IF=79.8！香港科技大学，新发Nature Reviews Materials！
学术
2024-11-25 08:18
河南
人工视觉系统（AVS）是智能机器感知和与环境互动的关键技术，因其能够获取多样化的信息、具有较强的适应性且无需物理接触，成为了研究热点。然而，传统的AVS在视场、光学像差、适应性和效率等方面存在诸多挑战，尤其是光学像差导致图像失真和计算冗余问题，限制了其性能和应用。因此，近年来，仿生光电子学作为解决传统AVS局限性的有力途径，得到了广泛关注。仿生光电子学通过模仿生物视觉系统的结构和功能，在光学性能和计算效率上取得了显著进展。纳米材料的进步使得仿生光电子设备不仅能够模拟生物眼睛的优异光学表现，增强视野和成像质量，还能在感官终端集成处理功能，从而提高计算和能效。神经形态光电子学则进一步将感知与处理功能结合，为AVS提供了更高的效率和更低的能耗。有鉴于此，香港科技大学讲座教授范智勇等人在Nature Reviews Materials期刊上发表了题为“Biomimetic optoelectronics with nanomaterials for artificial vision”的最新综述。本文综述了基于纳米材料的仿生光电子学及其在AVS中的应用，提出了如曲面图像传感器和神经形态设备等创新设计。这些研究不仅为新一代视觉设备的开发提供了理论依据，也为提升人工视觉系统的性能和效率提供了新的技术路径。通过对这些研究成果的总结与展望，本文旨在为未来的AVS技术发展提供指导，并激发更多创新。（1）实验综述人工视觉系统（AVS）的发展，得到了基于纳米材料的仿生光电子学的突破。研究表明，仿生设计和神经形态光电子学是推动AVS革新的两大关键方向。仿生设计通过模仿生物眼睛的优越光学性能，提升了视觉系统的视野、成像质量和适应性；而神经形态光电子学则通过将处理功能集成到感官终端，显著提高了计算和能效。（2）综述通过对纳米材料和创新设计策略的深入分析，得出以下结果：首先，曲面图像传感器和神经形态设备的应用为AVS提供了更高的视觉灵敏度和更低的能耗。其次，仿生光学和光电子学的结合促进了AVS在更广阔视野下的图像采集能力，同时消除了传统设备中的光学像差和冗余信号问题。最后，集成深度神经网络和卷积步骤有望进一步提升AVS的复杂模式识别能力，为智能系统在处理复杂环境中的跨感官集成提供了强有力的技术支持。图2：典型的光学像差、光学滤波器及其仿生策略以消除这些问题。图7：基于人工神经网络和卷积神经网络的传感器内模式识别系统。
本文的研究启示了在人工视觉系统（AVS）设计中的两个关键方向：仿生光电子学和神经形态光电子学。首先，仿生设计通过模仿生物眼睛的优越光学性能，如广视场、高成像质量和自适应能力，解决了传统AVS在视野和图像质量上的不足。纳米材料的应用使得这些仿生设备在性能上得到了显著提升，尤其是在视觉信息采集和处理效率方面。其次，神经形态光电子学的引入，通过将处理功能集成到感官终端，提升了计算和能源效率，克服了传统设备因计算冗余带来的高能耗和延迟问题。这两者的结合不仅提升了视觉系统的整体性能，还为智能设备在复杂环境中的应用提供了更高的适应性和响应速度。此外，基于纳米材料的创新设计策略为未来AVS的研发开辟了新的方向，尤其是在增强感知能力和提升处理效率方面。综合来看，本文为下一代智能视觉系统的开发提供了重要的理论指导和技术路径。Long, Z., Zhou, Y., Ding, Y. et al. Biomimetic optoelectronics with nanomaterials for artificial vision. Nat Rev Mater (2024). https://doi.org/10.1038/s41578-024-00750-6🏅 我们提供专业的第一性原理、分子动力学、生物模拟、量子化学、机器学习、有限元仿真等代算服务。🎯我们的理论计算服务，累计助力5️⃣0️⃣0️⃣0️⃣0️⃣➕篇科研成果，计算数据已发表在Nature & Science正刊及大子刊、JACS、Angew、PNAS、AM系列等国际顶刊。 👏👏👏
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