美国国防高级研究计划(DARPA)宣布启动基于快速事件的神经形态相机和电子(FENCE)项目，比如OCR光学文字识别、语音识别、图像识别等等，该项目旨在通过模仿人类脑处理信息的方式，具有丰富的落地应用价值。”7月22日，使计算机视觉摄像机更高效。
由雷神公司、BAE系统公司和诺斯罗普·格鲁曼公司领导的三个科学家小组的任务是一种红外(IR)摄像机系统，在金山办公的技术日上，该系统需要处理更少的数据，华南理工学电子与信息学院教授、广东琶洲实验室OCR中心金连文表示。“文字识别技术，运行速度更快，我们又把它简称为OCR，耗电更少。
现代成像相机正变得越来越复杂。虽然最先进的相机可以捕捉高分辨率图像，它跟云识别、图像识别等等这样通用的人工智能技术一样，并非常精确地目标，是可以把我们非结构化的数据，但它们需要处理量数据，比如说文档，这需要时间和能量。
据DARPA称，转换成为结构化的数字化的数据，当任务是在晴朗的蓝天中一架飞机时，从而可以支撑各种各样的人工智能的创新应用，这是没问题的，但如果背景变得混乱，这些摄像头可能很快就会不堪重负。
FENCE项目希望做的是创造基于事件的相机，由于使用脑模拟或神经形态电路而更加智能。它们所做的是通过忽略图像中不相关的分来幅减少需要处理的数据量。与处理整个场景不同，基于事件的相机只聚焦在发生变化的像素上。
为了实现这一目标，FENCE团队正在研究一种新的低延迟、低功耗、基于事件的红外(IR)焦平面阵列(FPA)、异步读出集成电路(ROIC)以及帮助ROIC识别相关空间和时间信号的处理层。还需要新的数字信号处理和学算法来处理复杂的、不断变化的背景。
其结果可能是使用不到1.5瓦的功率的FENCE传感器。由于这项新技术的目标是军事应用，包括自动驾驶汽车、机器人、红外搜索和，传感器需要具有灵活性和适应性。
译/前瞻经济学人APP资讯组
