仿生視覺晶片問世！即時偵測手部動作，開啟AI新紀元
澳洲皇家墨爾本理工大學（RMIT）的工程團隊近期研發出一款微型「神經形態」裝置，能夠像人腦般即時偵測手部動作、儲存記憶並處理資訊，完全不需要外接電腦輔助。這項突破性研究成果已發表於《先進材料技術》期刊。
研究團隊主持人Sumeet Walia教授指出，這項創新技術將為自駕車、先進機器人等領域帶來革命性進展，大幅提升人機互動體驗。「神經形態視覺系統採用與人腦相似的類比處理方式，相較現行數位技術，能顯著降低執行複雜視覺任務所需的能耗。」Walia教授同時擔任RMIT光電材料與感測中心主任（COMAS）。
這項研究整合了由COMAS副主任Akram Al-Hourani教授主導的神經形態材料與先進訊號處理技術。裝置核心採用二硫化鉬（MoS2）金屬化合物，研究團隊成功利用該材料原子級缺陷特性來捕捉光線，並將其轉換為電訊號，模擬人類神經元運作機制。
「這款概念驗證裝置同時具備人眼捕捉光線與大腦處理視覺資訊的能力，能即時感知環境變化並形成記憶，完全不需要龐大資料與能耗支援。」Walia教授強調，「現有數位系統不僅耗電驚人，面對日益複雜的資料量更顯得力不從心，嚴重限制其即時決策能力。」
在實驗過程中，這項創新裝置成功偵測到揮手動作的連續變化，無需逐幀捕捉影像。這種「邊緣偵測」技術能大幅降低資料處理量與功耗。研究團隊特別在人類可見光譜範圍進行測試，驗證裝置可像大腦般將環境變化儲存為記憶。
主要研究者Thiha Aung博士候選人表示：「我們證實原子級薄層的二硫化鉬能精準模擬『洩漏積分發射』（LIF）神經元行為，這是脈衝神經網路的基礎單元。」團隊已為此技術申請臨時專利保護。
這項突破未來可望提升自駕車與先進機器人系統的視覺反應速度，特別在危險或不可預測環境中將發揮關鍵作用。Walia教授展望：「雖然距離實際應用還需多年發展，但神經形態視覺技術幾乎能即時偵測場景變化，無需繁複資料處理，這種快速反應能力可能挽救無數生命。」
Al-Hourani教授補充說明：「對製造業協作機器人或個人助理來說，這項技術能透過極低延遲的人類行為識別與反應，實現更自然的人機互動。」
研究團隊正將單畫素驗證裝置擴充套件為二硫化鉬畫素陣列系統，同時探索其他可能延伸至紅外線偵測的新材料。Walia教授指出：「雖然現有系統已模擬大腦部分視覺處理功能，但仍是簡化模型。我們將持續最佳化裝置效能，針對特定實務應用開發更複雜的視覺任務處理能力。」
團隊計劃開發整合類比技術與傳統數位電子學的混合系統。「我們的研究是對傳統運算的補充而非取代。」Walia教授強調，「在能源效率與即時運作至關重要的視覺處理領域，神經形態技術具有獨特優勢。」
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