视觉、听觉、嗅觉、味觉和触觉是人类最基本的五种感官，其中视力是极其关键的，毕竟随着物种的进化，眼睛作为人类最为娇嫩复杂的器官，有着无可比拟的感知能力。神经科学和认知心理学的研究表明，超过80%的外部信息通过视觉进入我们的大脑。随着代代相传的技术革新，模仿人眼的尝试不断涌现。2015年，美国明尼苏达州一位名叫艾伦兹德拉德的68岁老人在失明10年后，凭借一双“仿生眼”重见光明。2020年5月，香港科技大学范志勇带领的团队联合加州大学伯克利分校和美国劳伦斯伯克利国家实验室的一组研究人员，提出了最新的解决方案视网膜问题，甚至造就了一批性能超越人眼的仿生眼。.而就在最近，美国公立研究型大学俄勒冈州立大学在光学传感器领域取得重大进展，更接近人眼感知视野变化能力的传感器问世终于到了。俄勒冈州立大学表示：该传感器是图像识别、机器人技术和人工智能领域的重大突破，而突破性的模仿人眼的光学传感器是人工智能发展的关键一步。2020年12月8日，相关研究成果正式发表于《应用物理快报》，题为Aperovskiteretinalsensor（一种钙钛矿型视网膜传感器）。计算机工程助理教授JohnLabram和研究生CinthyaTrujilloHerrera。即使是最先进的超级计算机也无法与人脑的复杂程度相提并论。最早，基于这一事实，神经拟态计算领域的研究开始兴起，旨在超越传统计算机执行机器学习任务。其原理可以用一句话简单概括：将人脑（的某些方面）复制到硬件中间。根据该论文，尽管近年来该领域取得了很大进展，但几乎所有提供给神经形态处理器的输入信号仍然是为传统的冯诺依曼计算机架构设计的。研究团队设计了一个简单的光敏电容器，并描述了它对光刺激的反应。如下图a所示，该结构基于双层电介质：底部的二氧化硅：二氧化硅具有高度绝缘性，基本上对光没有反应。顶部是钙钛矿：即甲基铵碘化铅（MAPbI3），这是一种光电导响应大、光照下介电常数发生显着变化的化合物。是理想的电介质候选材料。改变电容。电极方面：底部电极为高掺杂硅，用作衬底。顶部电极是通过热蒸发沉积的15纳米金，设计得足够薄，可以在导电时透光，即使接触电阻很高。JohnLabram说：以前尝试创建类人眼设备（视网膜视觉传感器）都依赖于软件或更复杂的硬件。但是我们设计的新传感器，其操作包含在基本设计中，涉及钙钛矿半导体的超薄层。当暴露在光线下时，钙钛矿会从强电绝缘体转变为导体。具有开发太阳能的潜力。近年来，钙钛矿也被学术界广泛研究。基于上述结构，当与外部电阻串联时，电阻两端的电压降（也称为电位差）会随着电容器充电/放电而暂时出现尖峰，然后恢复到其平衡值。即传感器会在照度变化时出现尖峰，其他时间输出零电压（如上图d）。研究团队设计的光电电容器在设计和预期用途上都与其他科学团体之前开发的光电电容器不同——光电电容器旨在储存来自太阳辐射的能量，而上述传感器则旨在检测神经元形态上光刺激的变化计算。模仿人眼感知更逼真那么上述传感器实际上模仿人眼的效果如何呢？首先，研究人员通过播放视频作为对传感器的光刺激来模拟大型阵列。结果表明：对应视频的静止部分，传感器输出较暗的视频；对应视频的运动部分，传感器输出更亮的视频。在没有照明的情况下缓慢移动时，传感器输出的较亮区域会出现“重影”效果。可以看出传感器对动态图像有非常明显的反应。然后，研究人员将以特定角度排列的光刺激应用于传感器，作为另一项测试。该实验的灵感来自1950年代和60年代的一项发现，当时科学家注意到猫的某些神经元对以特定角度排列的光刺激反应强烈。科学家们认为，正是视网膜中某些细胞的特定排列导致了超极化、去极化以及它们对光刺激的反应。因此，研究人员选择测量两个值：电容器两端的电压降（C传感器）和电阻器两端的电压降（R传感器）。如上图所示，传感器确实对某个方向的刺激反应更强烈。以上两个实验表明，这个传感器的人眼感知模仿能力确实很强。不仅如此，研究人员认为，因为这是一个传感器，所以不需要任何复杂的读出算法或后处理，它直接输出一个电压，这取决于传感器瞄准的物体的方向。JohnLabram表示：新型传感器将与神经形态计算机完美匹配，为下一代人工智能应用提供动力，例如自动驾驶汽车、机器人和高级图像识别。
