ऑन-सेंसर एआई स्पेक्ट्रल इमेजिंग को बढ़ाता है

एक मशीन लर्निंग एंबेडेड फोटोडिटेक्टर वास्तविक समय की पहचान को सक्षम बनाता है, ऊर्जा की मांग को कम करता है और जटिल वातावरण के लिए ऑप्टिकल सेंसिंग को तेज करता है।

स्पेक्ट्रल इमेजिंग सामग्री का विश्लेषण करने, फसलों की निगरानी करने और प्रदूषकों पर नज़र रखने के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण है।लेकिन पारंपरिक प्रणालियों को एक बड़ी चुनौती का सामना करना पड़ता है क्योंकि वे बड़ी मात्रा में डेटा का उत्पादन करते हैं जिन्हें विश्लेषण के लिए एक अलग प्रोसेसर में भेजा जाना चाहिए।यह वस्तु पहचान को धीमा कर देता है और बड़ी मात्रा में बिजली की खपत करता है, जिससे एआई अनुप्रयोगों की गति और दक्षता सीमित हो जाती है।शोधकर्ताओं को एक ऐसे सेंसर की आवश्यकता थी जो छवि कैप्चर के दौरान सीधे बुद्धिमान पहचान करने में सक्षम हो।

लॉरेंस बर्कले नेशनल लेबोरेटरी के वैज्ञानिकों ने इस आवश्यकता को पूरा करने के लिए अपनी तरह का पहला एआई-उन्नत सेंसर विकसित किया है।डिवाइस को मशीन लर्निंग को फोटोडिटेक्शन प्रक्रिया में एकीकृत करने, सघन डिजिटल पोस्ट-प्रोसेसिंग की आवश्यकता को समाप्त करने और लक्ष्य वस्तुओं की वास्तविक समय पहचान को सक्षम करने के लिए डिज़ाइन किया गया था।

सेंसर उदाहरण छवियों से वर्णक्रमीय विशेषताओं को "सूँघकर" और उस ज्ञान को नए, अनदेखे दृश्यों पर लागू करके वास्तविक समय में वस्तुओं की पहचान कर सकता है।सेंसर से टकराने वाला प्रकाश विद्युत धारा में परिवर्तित हो जाता है जिसकी तीव्रता वर्णक्रमीय सामग्री से मेल खाती है।सेंसर की प्रतिक्रिया को समायोजित करके, यह वांछित हस्ताक्षरों को उजागर करता है और अप्रासंगिक डेटा को दबा देता है।यह एनालॉग सिग्नल प्रभावी ढंग से गणना करता है जो मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की नकल करता है, जिससे अलग डिजिटल प्रोसेसिंग की आवश्यकता दूर हो जाती है।

प्रशिक्षण के दौरान, सेंसर उदाहरण छवियों से लेबल किए गए पिक्सेल की जांच करता है, यह सीखता है कि कौन सी विशेषताएं लक्ष्य के अनुरूप हैं और कौन सी पृष्ठभूमि के अनुरूप हैं।जब नई छवियों के साथ प्रस्तुत किया जाता है, तो यह केवल लक्ष्य के लिए सकारात्मक संकेत उत्पन्न करता है, जो अनदेखे डेटा को सामान्य बनाने की क्षमता प्रदर्शित करता है।यह दृष्टिकोण पारंपरिक वर्णक्रमीय इमेजिंग की तुलना में डेटा स्थानांतरण को काफी कम कर देता है, प्रसंस्करण गति बढ़ाता है और बिजली की खपत को कम करता है।

प्रोफेसर अली जावी, ईईसीएस और एमएसई, यूसी बर्कले, जिन्होंने इस शोध कार्य का नेतृत्व किया, कहते हैं, "मेरे लिए, सबसे रोमांचक हिस्सा सेंसर को खुफिया जानकारी देना है।"सेंसर को लेबल किए गए पिक्सेल का उपयोग करके उदाहरण छवियों पर प्रशिक्षित किया गया और फिर नए डेटा पर परीक्षण किया गया।इसने पक्षियों, पत्ती जलयोजन अवस्थाओं, अर्धचालकों में ऑक्साइड परत की मोटाई और पारदर्शी रसायनों जैसी वस्तुओं की सफलतापूर्वक पहचान की।हार्डवेयर और एल्गोरिदम को सह-डिज़ाइन करके, टीम ने स्पेक्ट्रल इमेजिंग से परे एआई विज़न और ऑप्टिकल सेंसिंग के लिए नई संभावनाएं खोली हैं।