Những hệ thống thị giác nhân tạo tiên tiến hiện nay được phát triển trên cơ sở các camera độ phân giải cao và mạng nơron trên cơ sở phần mềm thu thập và xử lý hình ảnh. Công nghệ này dẫn đến độ trễ thời gian đáng kể và tiêu thụ năng lượng lớn từ các hệ thống phức tạp, cồng kềnh.
Ngoài ra, độ nhạy sáng cố định của những cảm biến hình ảnh phát triển trên cơ sở silicon khiến thị giác nhân tạo không thể tương thích và phản ứng chính xác trong điều kiện cực sáng hoặc thiếu sáng.
Nhược điểm này gây ra khuyết tật thị giác do mù tức thời khi camera chuyển từ trạng thái ánh sáng yếu sang quá sáng và ngược lại, trong tình huống xe tự lái sẽ gây nguy hiểm đến tính mạng người dùng.
Trong những ứng dụng xe tự lái và các trang thiết bị trí tuệ nhân tạo khác liên quan đến con người, phản ứng nhanh và chính xác với môi trường xung quanh của hệ thống là vấn đề vô cùng quan trọng.
 |
| a) Sơ đồ minh họa hệ thống thị giác của con người chủ yếu bao gồm nhộng, võng mạc, dây thần kinh thị giác và vỏ não để cảm nhận và xử lý hình ảnh. b) Mảng thanh ngang và cấu trúc thiết bị của cảm biến quang điện CsFAMA (quang điện camera và mạng thần kinh phần mềm. c) ANN dựa trên mảng cảm biến thanh ngang perovskite và ứng dụng trong các nhiệm vụ nhận dạng ảnh bằng mạng thần kinh hệ thống. |
Cách đây không lâu, các nhà khoa học thuộc Đại học Giao thông Thượng Hải, Đại học Tiedao Thạch Gia Trang (Trung Quốc) và Đại học Washington (Mỹ) trong một bản báo cáo khoa học đã giới thiệu hệ thống thị giác máy với đầy đủ chức năng, có thể thực hiện cảm nhận hình ảnh với màu sắc thực, tự tương thích ứng và có thể thực hiện các nhiệm vụ nhận dạng bằng mạng thần kinh của chính hệ thống.
Sử dụng perovskite halogenua hữu cơ làm vật liệu quang điện tích cực, các nhà khoa học phát hiện được, thiết bị cảm biến hiển thị các phản ứng quang điện trên toàn bộ quang phổ nhìn thấy. Phản ứng quang học có thể được điều chỉnh thêm bằng giải pháp chiếu sáng tăng cường tự động hoặc điều chỉnh điện trường trên dải tần số ánh sáng rộng.
Với khả năng cài đặt cấu hình phản ứng quang học với từng thiết bị, mảng cảm biến có khả năng điều chỉnh chất lượng hình ảnh tương ứng trong môi trường ánh sáng chói lóa hoặc ánh sáng yếu.
Quan trọng hơn, khả năng phản ứng quang học có thể điều chỉnh được của cảm biến perovskite có thể hoạt động như trọng lượng khớp thần kinh (cường độ hoặc biên độ kích hoạt hai tế bào thần kinh kết nối) có thể điều chỉnh. Biến chính mảng cảm biến thành mạng thần kinh, tăng cường độ chính xác khả năng nhận dạng đối tượng của hệ thống thị giác máy theo thời gian thực.
Công nghệ mới sẽ thúc đẩy nhanh quá trình ứng dụng các phương tiện không người lái và robot vào cuộc sống hàng ngày của con người.
Một phát hiện thú vị nữa là mạng lưới thần kinh cảm biến, phát triển trên cơ sở vật liệu perovskite hoạt động trên cơ chế di chuyển ion nội, được cho là bất lợi với các ứng dụng xác định hình ảnh và hấp thu năng lượng mặt trời.
