日本东京科学大学（TUS）电子系统工程部工程系开发了一种开创性的自动人工突触，可以以非常高的精度识别颜色。这项研究与来自TUS的Hiroaki Komatsu先生和Norika Hosoda女士结合在一起。本文指出：尽管在人工智能和传感器方面有重大发展，但机器视觉系统仍面临着处理每秒产生的大量视觉数据的重要挑战，这需要大量的功率，存储和计算资源。它很难在智能手机，无人机或自动驾驶汽车等侧面设备上部署视觉识别功能。研究人员开发的人工突触是自我支持的，可以解决侧面MGA应用的自然功率限制。但是，与应获得的传统机械视觉系统不同，并处理每个细节，人类视觉系统选择过滤信息，从而提高视觉处理效率，同时消耗少量强度。因此，模仿生物神经系统的结构和功能的神经形态计算已成为克服现有计算机视觉障碍的一种有前途的方法。但是，仍然面临两个主要挑战。首先是实现与人类视野相媲美的颜色识别，而第二个是消除外部电源以减少能耗。研究人员包括两个不同的太阳能电池，它们对光线的敏感性敏感，以不同的方式响应不同的长度，以产生千层面的人造突触。与需要外部电力的传统光电人工突触不同，建议的突触通过太阳能产生电力。该自我激活的能力专门适用于能源效率至关重要的边缘计算应用。广泛的经验固定表明，所得系统可以在可见光谱中10纳米的分辨率中识别颜色。这种理解与人眼接近。此外，该设备显示出双极响应，该响应在蓝光下产生正电压和红光下的负电压。这使得制作经常需要许多传统设备的复杂逻辑成为可能。 “结果表明，下一代na aparato a a a a a a aaring sabay na makamit ang ang ang kulay ng kulay ng na May Mataas na resolusyon在MGA操作lohika上Pagkilala sa Visual，“ Itinuro ni Iono博士。 upang ipakita ang mga mga praktikal na aplikasyon，ginamit ng koponan ang mga artipisyal na na synapses sa pisikal na balangkas ng计算ng储层upang upang upang makilala ang ang a and在红色，绿色和蓝色中记录的各种人类运动。交通信号灯，帕里姆姆伯在道路上和障碍物。通过医疗保健，他们可以为监控重要标志（例如血氧水平）的可用设备供电，同时减少电池消耗。 Ikuno博士评论说：“我们认为，这项技术将有助于实现低功率机器视觉系统，该系统适用于自动驾驶汽车的光学。传感器，用于医疗用途的低强度生物识别传感器和便携式身份设备。