研究人员已经开发了人工智能技术，该技术将一个电子芯片汇集到一个由光提供动力的电子芯片中。
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该原型通过模仿人脑处理视觉信息的方式来缩小人工智能技术。
纳米级预付款结合了在单个电子设备中使用图像捕获硬件驱动人工智能所需的核心软件，报告RMIT。
随着进一步的开发，轻型的原型可以使更聪明，更较小的自主技术，例如无人机和机器人技术，以及智能的可穿戴设备和仿生植入物（如人工视网膜）。
这项研究来自由RMIT大学领导的澳大利亚，美国和中国研究人员的国际团队，发表在《杂志》上高级材料。
RMIT的首席研究员Sumeet Walia副教授说，该原型在一种功能强大的设备中提供了类似脑的功能。
Walia说：“我们的新技术从根本上提高了效率和准确性，从而将多个组件和功能带入一个平台。”
“这使我们更接近一个受自然最大的计算创新启发的多合一AI设备 - 人类大脑。
“我们的目标是通过将视觉视为记忆来复制大脑如何学习的核心特征。
“我们开发的原型是朝着神经机构，更好的人机相互作用和可扩展仿生系统的更好的技术前进。”
总包装：推进AI
通常，人工智能在很大程度上依赖于软件和异地数据处理。
新的原型旨在将电子硬件和智能集成在一起，以进行快速的现场决策。
“Imagine a dashcam in a car that’s integrated with our neuro-inspired hardware – this means it can recognize lights, signs, objects and make instant decisions, without having to connect to the internet,” Walia, who co-leads the Functional Materials and Microsystems Research Group at RMIT, said.
“通过将它们全部融合在一起，我们可以在自动和AI驱动的决策中提供前所未有的效率和速度水平。”
该技术建立在RMIT团队的早期原型芯片上，该团队使用光来创建和修改记忆。
新的内置功能意味着芯片现在可以捕获并自动增强图像，对数字进行分类并接受培训以识别超过90％以上的模式和图像。
该设备也很容易与现有的电子和硅技术兼容，以便于未来的整合。
看光：技术的工作原理
该原型的灵感来自于光遗传学，这是一种生物技术的新兴工具，它使科学家可以精确地探究人体的电气系统，并使用光来操纵神经元。
AI芯片基于超薄材料（黑色磷），该材料会因光的不同波长而改变电阻。
通过在芯片上照亮不同颜色的光线来实现不同的功能，例如成像或内存存储。
RMIT的研究主管Taimur Ahmed博士说，基于光的计算比现有技术更快，更准确，所需的能量要少得多。
艾哈迈德说：“通过将如此多的核心功能包装到一个紧凑型纳米级设备中，我们可以扩大机器学习的视野，并将AI集成到较小的应用程序中。”
“例如，将我们的芯片与人工视网膜一起使用，将使科学家能够将新兴技术的微型化并提高仿生眼的准确性。
“我们的原型是朝着电子产品的终极迈进的重大进步：一种可以像我们一样从环境中学习的大脑芯片。”
