歐洲的研究人員正在開發一種攝像頭，它將真正擁有自己的“思維”，其類腦演算法可以處理影像，而光感測器則模仿人眼視網膜。其製造商希望它能證明，如今需要大型、複雜的計算機的人工智慧可以很快被裝入小型消費電子產品中。雖然人工智慧攝像頭將成為智慧手機的一個巧妙功能，但該技術最大的影響實際上可能是加快自動駕駛汽車和自主飛行無人機感知和對周圍環境做出反應的方式。
自動駕駛汽車和計算機輔助汽車以及無人機以及監控裝置中使用的傳統數碼相機捕獲了大量無關資訊，這些資訊會佔用寶貴的記憶體空間和電池壽命。其中大部分資料是重複的，因為攝像頭觀看的場景從一幀到下一幀變化不大。新型人工智慧攝像頭，稱為超低功耗事件型攝像頭，或ULPEC，將具有畫素感測器，只有當攝像頭準備好記錄新影像或事件時才會啟用。這種節省記憶體和電量的功能不會降低效能——該攝像頭還將具有新的電子元件，使其能夠在微秒（百萬分之一秒）內對場景中變化的光線或運動做出反應，而今天數碼相機則需要毫秒（千分之一秒），巴黎視覺研究所視覺與自然計算小組負責人、皮埃爾和瑪麗·居里大學的教授Ryad Benosman說。“只有當照射到畫素感測器的光線超過預設閾值時，它才會記錄，”Benosman說，他的團隊正在為作為攝像頭大腦的人工神經網路開發學習演算法。人工神經網路是一組互連的計算機，其配置方式類似於人腦中血肉神經元的系統。計算機之間的互連使網路能夠找到輸入系統的資料中的模式，並透過稱為機器學習的過程過濾掉無關資訊。這種網路“不僅省去了獲取不相關資訊的過程，而且還省去了處理不相關資訊的過程，從而使攝像頭速度更快，計算所需的功耗更低，”Benosman說。
人工智慧攝像頭的照片感測器——它的“眼睛”——將由矽片上的微小半導體和電路組成，這些半導體和電路會將光線變化轉化為傳送到神經網路的電訊號。積體電路和一種名為憶阻器或“記憶電阻器”的新型電子元件，充當突觸連線的等效物，將處理這些訊號中的資訊，蘇黎世聯邦理工學院的研究員Sören Boyn說，他曾與法國國家科學研究中心-泰雷茲聯合研究部門合作，該部門現在正在與Benosman的團隊合作。這種方法最大的挑戰之一是憶阻器技術——最早由加利福尼亞大學伯克利分校的名譽教授 Leon Chua（pdf）在1971年提出理論，並在2008年由惠普實驗室的研究人員進行數學建模——仍處於開發階段，這也解釋了為什麼ULPEC專案預計到2020年才會有可用的裝置。
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人工智慧攝像頭的憶阻器將由一層薄薄的鐵電材料——鉍鐵氧體——夾在兩個電極之間組成，法國科學研究機構法國國家科學研究中心/泰雷茲的研究科學家Vincent Garcia說，該機構正在開發ULPEC憶阻器。鐵電材料具有正負兩面——但施加電壓會反轉這些電荷。因此，“憶阻器的電阻可以使用電壓進行調整，”Garcia解釋說。“類似於我們大腦的學習能力依賴於突觸的刺激，突觸是我們神經元之間的連線，這種可調電阻有助於使網路學習。”刺激突觸越多，連線就越強，學習就越好。
生物啟發的光學感測器和神經網路的結合將使該攝像頭特別適合自動駕駛汽車和自主無人機，巴黎初創公司Chronocam的首席技術官Christoph Posch說，該公司正在設計該攝像頭的光學感測器。“在自動駕駛汽車中，車載計算機必須在透過交通或確定行人移動時非常快速地對變化做出反應，”Posch解釋說。“ULPEC可以快速檢測和處理這些變化。”德國汽車裝置製造商博世也參與了該專案，將調查如何將該攝像頭用作其自主和計算機輔助駕駛技術的一部分。
該研究人員計劃在人工智慧攝像頭的微晶片上放置20,000個憶阻器，波爾多大學的電子學副教授、耗資557萬美元的ULPEC專案負責人Sylvain Saighi說。
將憶阻器神經網路的所有元件放到單個微晶片上將是一個巨大的進步，荷蘭埃因霍溫科技大學微系統助理教授Yoeri van de Burgt說，他的研究包括構建人工突觸。“由於它是在本地執行計算，因此它會更安全，並且可以專門用於無人機和自動駕駛汽車中的攝像頭等特定任務，”van de Burgt補充說，他沒有參與ULPEC專案。
假設研究人員能夠成功完成，那麼這種晶片將不僅僅用於智慧攝像頭，因為它將能夠執行各種複雜的計算，而無需透過雲將這項工作解除安裝到超級計算機。Posch說，透過這種方式，該攝像頭是確定底層憶阻器和其他技術是否可行以及如何將其整合到未來的消費裝置中的重要一步。該攝像頭憑藉其創新的感測器和憶阻器神經網路，可以證明人工智慧可以內建到裝置中，使其既智慧又更節能。