CMOS集成纳米打印高神经元密度近红外推理感知器
机场和车站的安保人员不用守在大型安检机旁工作，而是戴着轻便的智能眼镜就能识别出海量的人脸信息，进行智能安全检查，乘客们也不用挤在一起“刷脸”、“开箱”，这样快捷简便的场景令人期待。上海理工大学未来光学实验室人工智能纳米光子学中心顾敏院士团队公布的最新研究成果，让这一场景距离现实又近了一步。
3日，顾敏院士团队在《光：科学与应用》(light: scienceand applications)杂志上发表高水平论文“cmos集成纳米打印高神经元密度近红外推理感知器”(nanoprinted high-neuron-density optical linear perceptrons performing near-infrared inference on a cmos chip)，在纳米加工技术领域提出了全光推理全息纳米结构研究方案。
快速、高效节能的功能性光电器件可以应用于安全检查、医疗影像、智能驾驶、艺术品鉴赏和卫星图像处理等领域，与现有解决方案相比，其占用空间更小，能耗更低、成本更低。
如今，通过人脸识别解锁智能手机已是生活日常，然而大众很少会了解这背后是一个耗时耗能的过程：首先由传感器收集人脸光学信息并将其发送到计算机中的神经网络，视觉信息通过电子硬件转化为电子信息后再显示画面信息。而顾敏团队创新研究出一种紧凑型光学衍射神经网络的新概念，这种光学衍射神经网络可以进行全光推理并可与商用cmos图像传感器直接集成。也就是说，这一技术省略了传统的由光到电的转换过程，让光学信息处理直接在光域内完成。
“我们利用纳米打印的可见光和近红外波段的推理感知器的计算能力上限为400 exaflops (每秒浮动操作为1018flops)，与毫米波、微波等波段运行的衍射设备和集成光子硬件相比，每秒操作数量增加3到5个数量级。”论文第一作者、团队核心研究人员elena goi博士谈道。
集成在cmos图像传感器上的全息感知器
“采用超分辨3d纳米加工技术，我们可以将ai光学器件直接集成到现有的cmos图像传感器中，这相当于在图像传感器上放置量身定制的、针对特定任务的智能眼镜，可以在检测到传入的光学信息之前对这些信息进行处理。”顾敏院士介绍说。
据悉，这项研究工作得到上海张江国家自主创新示范区专项发展资金重大项目资助。
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