日本东京理科大学团队成功开发出一种具有极高颜色分辨能力的自供电人工突触易倍策略，其颜色识别能力已经非常接近人眼，标志着人们在计算机之“眼”研究领域迈出重要一步。相关成果已发表在最新一期《科学报告》上。
人工智能的快速发展对机器视觉提出了更高要求。然而易倍策略，处理每秒产生的大量视觉数据需要消耗大量电力、存储空间和计算资源，因此将视觉识别功能应用于智能手机、无人机或自动驾驶汽车等设备极具挑战性。
相比之下，人类天然视觉系统同时拥有高效节能的优点。因为眼睛和大脑并不会对所有视觉信息进行无差别处理易倍策略，而是会选择性地提取关键特征，从而在保持高效率的同时大幅降低能耗。受此启发，神经形态计算——模仿生物神经系统结构与功能的新型计算方式，被认为在突破传统机器视觉限制方面极具潜力。但目前仍存在两个主要难题：一是实现接近人眼水平的颜色识别能力；二是摆脱对外部电源的依赖，以最大程度降低功耗。
为真正解决这些问题，团队设计了一种新颖的人工突触系统。其集成了两种不同类型的染料敏化太阳能电池，对不同波长的光具有不同的响应特性。该装置通过直接转换太阳能来供能，实现了真正的“自供电”。这一特性使其非常适合用于对能源效率要求极高的边缘计算场景。
实验结果显示，该系统能够以10纳米的分辨率区分可见光范围内的颜色，与人眼相当接近。此外，该装置还展现出双极响应特性：在蓝光照射下产生正电压，在红光照射下则产生负电压。这使它能够执行复杂的逻辑运算，而这些操作通常需要多个传统光电元件才能完成。
为了验证其实际应用潜力，团队用它识别以红、绿、蓝三色记录的不同人体动作。结果表明，仅用单个器件，该系统就能准确分类多达18种颜色与动作组合，识别准确率达到82%。
这项技术有望让日常设备拥有类人视觉，应用前景十分广阔易倍策略，包括自动驾驶领域、医疗健康设备，以及消费电子领域。
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