在過去的十年中,光學(xué)傳感任務(wù)變得更加苛刻。因此,構(gòu)建可集成在芯片上以支持智能手機、自動駕駛汽車、機器人和無人機中的移動應(yīng)用的小型化、廉價傳感器變得至關(guān)重要。此外,算法在傳感中發(fā)揮著越來越重要的作用,許多最近的發(fā)展都利用了機器學(xué)習(xí)算法。
在《科學(xué)》雜志的一篇新論文中,電氣工程夏豐年教授實驗室的研究人員介紹了一個新概念,他們稱之為幾何光學(xué)深度傳感。這一概念利用了設(shè)備技術(shù)、凝聚態(tài)物理和深度學(xué)習(xí)方面的創(chuàng)新,有可能從面向硬件的方法轉(zhuǎn)向面向軟件的方法。
該論文是與德克薩斯大學(xué)、以色列巴伊蘭大學(xué)和奧地利維也納科技大學(xué)的合作者共同撰寫的。在這個新概念中,“幾何”表示傳感器輸出由多元素數(shù)據(jù)組成,可以將其視為高維向量空間中的點。“深度”突出了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在該傳感方案中的關(guān)鍵作用。
ShaofanYuan,前博士。夏實驗室的學(xué)生和該論文的共同主要作者指出,傳統(tǒng)的光學(xué)傳感需要多個光學(xué)設(shè)備才能完全捕獲光束的未知特性。其中包括用于測量光的強度、偏振、波長和空間分布的不同設(shè)備。所有這些設(shè)備加起來構(gòu)成了一個龐大而昂貴的系統(tǒng)。
袁說:“過去,人們?yōu)槭构鈱W(xué)傳感設(shè)備變得緊湊和多功能做出了很多努力,先進的機器學(xué)習(xí)算法加速了使用小型化設(shè)備的光學(xué)傳感解決方案,”他補充說,未來的光學(xué)傳感技術(shù)將是一個高度交叉的領(lǐng)域。“該領(lǐng)域?qū)⑹芤嬗谠O(shè)備結(jié)構(gòu)的創(chuàng)新、新興光學(xué)和光電現(xiàn)象的演示以及機器學(xué)習(xí)算法的進步。”
馬超博士Xia實驗室的學(xué)生和該論文的另一位共同主要作者指出,設(shè)備可重構(gòu)性是使用單個設(shè)備實現(xiàn)復(fù)雜光學(xué)傳感的關(guān)鍵。
“可以在不同狀態(tài)下運行的單個可重構(gòu)設(shè)備對于生成多元素光響應(yīng)數(shù)據(jù)至關(guān)重要,有時以隱式方式捕獲光的多種未知特性,然后可以使用機器學(xué)習(xí)算法來解釋數(shù)據(jù),”Ma說。
該方案涉及使用可重構(gòu)傳感器和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行信息編碼/解碼過程。也就是說,網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)用已知的光屬性進行了訓(xùn)練,并且可以從可重構(gòu)傳感器的多元素輸出中提取正確的信息。Xia指出,它解釋多元素光響應(yīng)的方式與圖像識別程序的方式很相似。
“如果你想讓它識別圖像,無論是狗、貓、人還是汽車,你都可以收集大量包含已知信息的照片,然后對其進行訓(xùn)練,”他說。“那我們只要給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一個未知的數(shù)字,它就會告訴你。這里使用了類似的想法。”
研究人員指出,該方案的基本原理不僅適用于光,還適用于其他領(lǐng)域——例如,感應(yīng)磁場。夏說,他和他的合作者目前正在研究潛在的應(yīng)用。一種可能性是使用這種集成傳感設(shè)備使自動駕駛汽車更安全。
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