这是一种新型“光电忆阻器”，能模仿人眼，在数秒内适应从亮到暗的混合多变光线。

宾夕法尼亚州立大学的研究人员研制出一种受人眼启发的装置，可防止自动驾驶汽车在变化的光照条件下“失明”。

这是一种新型“光电忆阻器”，能模仿人眼，在数秒内适应从亮到暗的混合多变光线。

“自动驾驶汽车在使用中会遭遇混合光照水平——想象一下夜间行车时，黑暗的天空与其他车辆明亮大灯的强烈反差，”宾夕法尼亚州立大学工程科学与力学系James L. Henderson Jr.纪念副教授Larry Cheng说。

“在这种混合光照条件下，人工视觉系统很难辨别细节，比如红光的亮起，”这位共同通讯作者补充道。

模仿人眼

尽管配备了先进的摄像头和强大的人工智能，自动驾驶汽车在遇到高对比度光照环境时依然惊人地脆弱。

这些“机器眼”在稳定的天气条件下表现良好，却无法适应突然的闪光，比如迎面而来的车灯划破午夜的黑暗。这可能会引发灾难性的数据故障，使车辆系统“失明”。

这支工程师团队最终找到了一个变通方案，其秘密就在于照搬人眼湿润的有机机理。

研究人员展示了一种微小的硬件组件，可在短短数秒内从刺眼强光适应至浓重阴影。

我们的眼睛需要大约20到30分钟才能完全适应光线的剧烈变化，而这一人工系统几乎能瞬间完成过渡。

为了制造它，科学家们不得不重新思考计算机处理光的方式。标准摄像头拍摄图像后，将其发送到独立的计算机“大脑”进行分析，这既耗时又耗费巨大的算力。该团队采用了光电忆阻器——这些微小的电子元件能够同时感知光线并将其存储为数据，模仿神经元的工作方式。

但最关键的发展在于这些器件如何管理灵敏度。

4×4网格测试

人眼利用视杆细胞来适应弱光，利用视锥细胞来适应强光。当强光射入眼睛，视杆细胞中的色素会暂时“漂白”，由视锥细胞接管工作。为了模仿这一点，研究人员将一种名为二氧化钛的白色粉末状化合物与一种名为PEDOT:PSS的可拉伸凝胶状塑料配对。

二氧化钛捕捉环境光并将其转化为电流。该电流迫使塑料层与周围空气发生反应。在黑暗中，塑料迅速吸收水蒸气并膨胀；在强光下，它又迅速干燥。

这种自动“出汗”与膨胀的作用，就像一个物理光强旋钮，能进行自我调节。

为测试该技术，研究人员搭建了一个微型4×4网格，并将其与人工智能神经网络配对。他们给系统出了一道经典的“眼科检查”难题：在极度明亮的背景中找出一个光线暗淡的字母“F”。

系统毫无怯意。仅经过七轮训练，该装置便在模式识别中达到了高达95%的出色准确率。

这项技术的意义远不止避免公路交通事故。团队已提交一份临时专利申请，以拓展其用途。

未来，工厂机器人可以在不稳定、闪烁的工业环境中完美运行。更重要的是，Cheng认为，这项技术最终有望催生出精密的人工视觉装置，让视障人士重获自适应、可靠的视力。

相关研究结果于6月9日发表在《自然·通讯》期刊上。

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