AI 搭載センサーが作物や葉のスペクトル特徴を比類のない速度で検出

ローレンス バークレー国立研究所、カリフォルニア州バークレー

バークレー研究所の科学者は、最初にオブジェクト例 (ここでは作物 (上) または葉 (下) の一種) の関心のあるスペクトル特徴を「嗅ぎ分ける」インテリジェント センサーを開発しました。次に、面倒なデジタル処理を回避しながら、これまでに見たことのない新しい環境で指定されたターゲットを探します。 (画像:Ali Javey/Berkeley Lab)

スペクトル イメージング ツール (私たちの目に見える RGB スペクトルを超えた色をキャプチャするカメラ) は、物体の材質や構造特性に関する情報を収集するために不可欠です。これらを機械学習と組み合わせることで、半導体製造、汚染物質の追跡、作物の監視など、現実世界のアプリケーションの機能を識別するための強力なパイプラインが提供されました。

エネルギー省ローレンス・バークレー国立研究所（バークレー研究所）の研究者らは、カメラのセンサー自体に AI アルゴリズムを組み込むことで、スペクトル イメージング技術のパフォーマンスを長年悩ませてきたデータ処理のボトルネックを解消しました。その結果、化学物質を識別し、材料を迅速かつ効率的に特性評価できるインテリジェント センサーが誕生しました。

「私たちは、既存のスペクトルマシンビジョンテクノロジーの速度、解像度、電力効率を2桁以上向上させることに重点を置きました」と、このデバイスを報告する科学研究を主導した科学者アリ・ジェイビーは述べた。 Javey は、バークレー研究所の上級科学者であり、カリフォルニア大学バークレー校の材料科学および工学の教授です。この作業は、UCLA の Aydogan Ozcan と緊密に協力して行われました。

このセンサーの設計は、半導体デバイス自体に新しい機能を組み込んで効率と実用性を向上させ、新しいクラスの AI ビジョン ハードウェアを可能にする方法を示しています。

今日のスペクトル イメージング テクノロジには、個別のセンサー モジュールと計算モジュールがあります。センサーはまず、それぞれが特定の色に対応する画像のスタックをキャプチャします。次に、高密度の画像スタックがデジタル プロセッサに送信されてさらなる計算が行われ、物体識別結果が生成されます。ここで問題が発生します。

「センサーは、通常のカメラよりもはるかに多くのデータを収集し、デジタル プロセッサに送信する必要があります。その量はおよそ 10 ～ 100 倍です」と、バークレー研究所材料科学部門の博士研究員であり、この研究の筆頭著者である Dehui Zhang 氏は述べています。その結果、センサーとコンピューター ハードウェアが過負荷になることが多く、物体認識タスクが非常に遅くなり、消費電力が大きくなります。

代わりに、バークレー研究所チームは、画像キャプチャ (または光検出) プロセス自体中に AI 計算とスペクトル分析を実行するセンサーを開発しました。

「光検出は、自動的な物理的計算プロセスとして認識できます」と Zhang 氏は説明します。光がセンサーに当たると、その強度が電流の強さに自動的にマッピングされます。光に対するセンサーの応答性は簡単に調整できるため、研究者はどのスペクトル シグネチャを強調し、どのスペクトル シグネチャを抑制するかを選択するための調整ノブを備えています。したがって、センサーから出て回路によって読み取られる電流は、画像のスペクトル内容に関する推論として機能します。

「私たちは、計算プロセスがデジタル機械学習に通常使用されるアルゴリズムに数学的に似ていることを証明しました」と Zhang 氏は述べています。この類似性により、センサーを機械学習コンピューターとして使用し、入射光自体に対して機械学習計算を実行することが可能になりました。

「私にとって最もエキサイティングな部分は、センサーにインテリジェンスを与えるというコンセプトです」とジェイビー氏は言います。通常のセンサーは生の環境情報を収集するだけで、インテリジェントな認識タスクはデジタル プロセッサーに任せます。

チームは半導体材料、デバイス、アルゴリズムを共同設計することで、データのデジタル後処理を必要とせずにセンサーの学習と計算を可能にしました。

しかし、この技術の応用は鳥の識別をはるかに超えています。研究者らは、黒リンのフォトダイオードを使用して、他のいくつかの興味深い可能性を実験的に実証しました。彼らは、大手製造会社が完全に均一である必要がある半導体サンプルの酸化物層の厚さを特定することに成功しました。また、さまざまな植物の葉の水和状態、光学画像での物体の分割、シャーレ内の透明な化学物質の特定にも成功しました。

「私は、このようなデバイスがより広範な用途に使用される将来について楽観的です」とジェイビー氏は語った。将来的には、スマート センサーはスペクトル マシン ビジョンだけでなく、「その他の高度な光学センシングやそれ以降」にも応用される可能性があります。

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