光子晶片整合感測和計算  實現超快機器視覺

編譯／高晟鈞

研究人員展示了一種新型智慧光子感測運算晶片，可以在奈秒內處理、傳輸和重建場景影像。這項進步為超高速影像處理打開了大門，有利於自動駕駛、工業偵測和機器人視覺等機器視覺應用的邊緣智慧。

邊緣運算的瓶頸

由於網路邊緣的設備、數量激增，大量數據資料油然而生（智慧工廠、IoT設備），也消耗了大量資料頻寬（5G手機查看4K影像或VR遊戲裝置），更甚至有些設備兼具兩者的消耗（自動駕駛車輛）。

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這使得傳統的雲端運算需要將網路頻寬推到極限，才有辦法實現中央處理。因此近年來，將計算與存儲能力帶到網路邊緣的「邊緣運算」成為加速互聯網的主要關鍵，在實體或地理位置上盡可能地接近終端設備，減少網路頻寬和延遲。

世界正在進入人工智慧時代，但人工智慧非常消耗時間和精力。與此同時，智慧型手機、智慧型汽車和筆記型電腦等邊緣設備的成長導致需要處理、傳輸和顯示的影像資料呈爆炸式增長。透過在光學領域整合感測和運算來推進機器視覺，這對於邊緣運算和實現更永續的人工智慧應用尤為重要。

光電轉換技術的限制，使得自動駕駛等基於邊緣任務的圖像採集、處理和分析目前僅限於毫秒級的速度。

OPCA晶片

使用相機、影像感測器、照明和電腦演算法來捕捉、處理和分析特定任務的影像被稱為「機器視覺」，是一種光學資訊。這些訊號會先轉換成數位電子訊號並通過光纖傳輸，用於長距離數據傳輸和下游任務。然而，光訊號和電訊號之間的頻繁轉換以及電子處理器的有限進步，已成為提高機器視覺速度和處理能力的主要限制。

對此，來自中國清華大學的研究團隊，開發出一款名為「光學並行計算陣列」（Optical Parallel Computational Array, 簡稱OPCA），來一次性完成繁瑣的光電轉化過程。

OPCA的處理頻寬高達1000億像素，響應時間僅為6奈秒，比目前方法快了約 6個數量級。他們還使用該晶片創建了一個整合影像感知、計算和重建的光學神經網路，有望取代感測器採集和人工智慧後處理的傳統架構，徹底改變邊緣智慧。

資料來源:TechXplore

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