据外媒报道，清华大学（Tsinghua University）研究人员展示了新型智能光子传感计算芯片，可以在纳秒级时间内处理、传输和重建场景图像。这一进展为超高速图像处理打开了大门，有利于自动驾驶、工业检测和机器人视觉等机器视觉应用的边缘智能发展。
图片来源：清华大学
边缘计算可在本地设备上执行图像处理和分析等密集型计算任务。通过添加人工智能（AI）驱动的分析和决策，边缘计算正在向边缘智能发展。
来自清华大学的研究团队负责人方璐表示：“受到光电转换的限制，基于边缘任务（如自动驾驶）的图像捕捉、处理和分析速度目前仅限于毫秒级。我们的新芯片可以在纳秒级的时间内完成所有过程，将它们全部保留在光学域中。这可以用来显著增强甚至取代传统的传感器采集架构，然后再进行AI后处理。”
研究人员在期刊《Optica》中介绍了这种新芯片，他们称之为光学并行计算阵列（OPCA）芯片。研究人员表明，OPCA的处理带宽高达1000亿像素，响应时间仅为6纳秒，比目前的方法快约6个数量级。他们还使用该芯片创建了一个集成图像感知、计算和重建的光学神经网络。研究人员表示：“该芯片和光学神经网络可以提高工业检测中处理复杂场景的效率，并有助于将智能机器人技术提升到更高的认知智能水平。我们认为它还可以变革边缘智能。”
消除光电转换
机器视觉利用摄像头、图像传感器、照明和计算机算法来捕捉、处理和分析图像，以完成特定任务——传统上需要使用传感器将光学信息转换为数字电信号。然后，这些信号通过光纤传输，用于远距离数据传输和下游任务。然而，频繁的光电信号转换以及电子处理器的发展滞缓已经成为提高机器视觉速度和处理能力的主要限制。
方璐表示：“世界正在进入AI时代，但AI非常耗时耗能。与此同时，智能手机、智能汽车和笔记本电脑等边缘设备的增长导致了待处理、传输和显示的图像数据爆炸式增长。我们正在努力通过将传感和计算能力集成到光学领域来推进机器视觉，这对于边缘计算和实现更可持续的人工智能应用尤为重要。”
