ペンシルベニア州立大学の研究者らは、人間の目に見られる赤、緑、青の光受容体と神経ネットワークを模倣して画像を生成する新しいデバイスを開発した。 ペンシルベニア州立大学材料科学工学部の助教授、カイ・ワン氏によると、「私たちは自然から設計を借用しました。私たちの網膜には、赤、緑、青の光に敏感な錐体細胞と、見たものの処理を開始するニューラルネットワークが含まれています」情報が脳に伝達される前であっても。」
「私たちが目にできる色とりどりの世界は、この自然の過程の結果です。」
これを人工デバイスで実現するために、研究者らは錐体細胞と同様の狭帯域ペロブスカイト光検出器で構成される新しいセンサーアレイを開発した。 彼らはこれを、私たちのニューラル ネットワークに似たニューロモーフィック アルゴリズムと組み合わせて、データを処理し、高精度の画像を生成しました。
光検出器は光エネルギーを電気パルスに変換するため、カメラや他の多くの光学デバイスにとって重要です。 研究者らによると、可視光を構成する赤、緑、青は、狭帯域光検出器を使用して集束できる光スペクトルの領域のほんの一例にすぎません。
ワン氏によると、この研究では、光の XNUMX つの波長のみに感応するペロブスカイト材料を作成する革新的な方法を開発しました。 「私たちは、赤、緑、青の波長にのみ反応する XNUMX つの異なるペロブスカイト材料を開発しました」と著者は言います。
専門家によると、この技術は、解像度を低下させ、コストを増加させ、生産プロセスを複雑にする現代のカメラのフィルターの使用を回避する方法になる可能性があります。
カメラは光を吸収しますが色相を区別できないシリコン光検出器を使用しています。 赤、緑、青の光は外部フィルターによって分離され、光センサーの各領域に XNUMX 色のみが入ることを許可し、入射光の XNUMX 分の XNUMX が無駄になります。
「光が遮断されると一部の情報が失われますが、私たちの設計ではこれを回避できます。 したがって、この研究は、より高い空間解像度の達成に役立つ可能性のあるカメラ検出方法を表す可能性があると考えています。
研究者らによると、この新しいデバイスはペロブスカイト材料の使用により光を吸収しながら電力を生成し、バッテリー不要のカメラ技術への道を開く可能性があるという。
ペンシルバニア州立大学の博士研究員である Luyao Zheng 氏によると、「デバイスの構造は、光を使って発電する太陽電池に似ています。」 「光を当てると電流が発生します。 私たちの目と同じように、光からこの情報を収集するためにエネルギーを使う必要はありません。
この研究の結果、人工網膜のバイオテクノロジーはさらに進歩する可能性があります。 研究者らによると、この技術に基づいたデバイスは、いつか私たちの目の損傷した細胞や死んだ細胞を置き換えて視力を回復するために使用される可能性があるという。
研究者らは科学誌「Science Advances」に、今回の発見は材料合成からデバイス設計、システム革新に至るまで、ペロブスカイト狭帯域光検出デバイスの開発における複数の重要な進歩を反映していると書いている。
ペロブスカイトは、光が当たると電子と正孔のペアを生成する半導体です。 これらの電子と正孔を反対方向に送ることによって電流が生成されます。
この研究の薄膜ペロブスカイトでは、正孔は電子よりも速く材料中を流れ、電子と正孔の輸送が著しく不安定になります。 研究者らは、不安定なペロブスカイトの構造、つまり層の積層方法を調整することで、材料が狭帯域の光検出器として機能できる特性を利用できることを発見した。
これらの材料を使用してセンサー アレイを作成し、プロジェクターを使用して装置を通して画像を照射しました。 信号処理と画像再構成のために、赤、緑、青のレイヤーからのデータが XNUMX つのサブレイヤーのニューロモーフィック アルゴリズムに入力されました。 ニューロモーフィック アルゴリズムとして知られるコンピューティング テクノロジーの一種は、人間の脳の仕組みを模倣することを目的としています。
Wang氏は、さまざまなデータ処理方法を試してきたと付け加えた。 「XNUMX つのカラー レイヤー信号を直接組み合わせてみましたが、結果はあまり明確ではありませんでした。 ただし、このニューロモーフィック処理を適用すると、画像はオリジナルにさらに似たものになります。
研究者らは、このプログラムは人間の網膜に見られる神経ネットワークに似ていると述べ、したがって、研究結果は視覚におけるこれらの神経ネットワークの重要性に新たな光を当てる可能性があると述べた。
Wang 氏によると、私たちのデバイスとこの方法を組み合わせることで、人間の目の視覚処理においてニューラル ネットワーク機能が重要であることを示すことができます。
出典：techxplore.com/news
Günceleme: 13/05/2023 21:58