#神经形态硬件

超快速视觉感知技术突破人类极限

受生物视觉系统启发，光学流算法通过计算空间运动矢量，使机器人在动态环境中表现出色。然而，现有算法尽管在基准数据集上达到人类水平的任务性能，但存在显著的时间延迟，限制了实际应用。本研究引入了一种神经形态时间注意力硬件，模拟视网膜与外侧膝状体（LGN）之间的交互，直接在硬件中提取时间运动线索。该系统使用二维突触晶体管阵列，编码亮度变化并在模拟非易失性状态下累积，生成紧凑的兴趣区域（ROI）。这些ROI作为输入传递给传统的下游光学流和视觉算法，实现超快速运动分析。硬件层面，突触晶体管具有高频率响应（约100微秒）、非易失性（超过10,000秒）和耐久性（超过8,000次循环）。与最先进的算法相比，该方法实现了400%的速度提升，超越了人类水平的性能，同时通过时间先验保持或提高了准确性。