近日，西安電子科技大學(xué)項水英教授團隊在郝躍院士的悉心指導(dǎo)下，在光神經(jīng)形態(tài)計算研究方向取得重要進展。在國際光學(xué)頂級期刊Laser &Photonics Reviews（中國科學(xué)院1區(qū)TOP期刊，IF:11.0）上發(fā)表了題為“Hardware Implementation of Ultra-fast Obstacle Avoidance Based on a Single Photonic Spiking Neuron”（基于單個光子脈沖神經(jīng)元的超快避障硬件實現(xiàn)）的最新研究成果。

類腦計算借鑒了大腦神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和信息處理機制處理信息。人類的大腦是目前自然界中唯一真正的通用智能系統(tǒng)，能夠以極低的能量消耗來處理不同的認知功能。學(xué)習大腦的信息處理機制顯然是構(gòu)建更強大、更通用的機器智能的一條有前途的道路。而傳統(tǒng)的電子技術(shù)仍然受到速度、帶寬、效率的限制，光子神經(jīng)形態(tài)計算有著超高速、大帶寬、低功耗等顯著優(yōu)勢，是一個有力的替代方案。

大多數(shù)自主機器人導(dǎo)航和避障系統(tǒng)都依賴激光成像探測、雷達、高精度GPS等傳感器來感知與障礙物之間的距離。這些傳感器具有功耗大、成本高、難以收集相關(guān)目標數(shù)據(jù)的特點。而且一些小型無人機的有效載荷有限，迫切需要更簡單的系統(tǒng)架構(gòu)、低功耗、優(yōu)化的處理和實時的性能。針對以上的問題，團隊提出了基于單個光子脈沖神經(jīng)元的模擬視覺神經(jīng)系統(tǒng)的超快視覺避障方法并進行實驗性驗證，整個系統(tǒng)由單個相機，F(xiàn)abry–Pérot激光器，運動神經(jīng)元組成，分別模擬人眼的感光細胞，視網(wǎng)膜神經(jīng)元，大腦。該系統(tǒng)在沒有任何事先訓(xùn)練的情況下感知信息。它不限于特定場景，也不需要額外的傳感器輸入。可以降低計算和硬件成本。單個Fabry–Pérot激光器神經(jīng)元可以實時將外部光學(xué)注入編碼為具有不同速率的超快尖峰事件。尖峰速率值被用于生成必要的控制命令以實現(xiàn)安全的避障。激光器的處理速率可以達到5GHz。這項研究為載荷有限的小型設(shè)備做出超快的避障響應(yīng)提供一個可行的方案，并證明了在多種不同的運動場景下解決避障問題的能力，為未來應(yīng)對復(fù)雜的避障場景奠定了基礎(chǔ)。

本文報道的基于光子脈沖神經(jīng)元的視覺避障方法，具有體積小，重量輕，低成本，低功耗，實時的性能，超快的處理速度，適用于多種避障應(yīng)用。為未來光子神經(jīng)形態(tài)超快避障的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)，在自動駕駛，無人機導(dǎo)航，機器人等領(lǐng)域的應(yīng)用前景十分廣闊。