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24.03.2020 | Sensorik | Nachricht | Onlineartikel

TU Wien entwickelt Bildsensor mit neuronalem Netzwerk

Autor:
Patrick Schäfer
1 Min. Lesedauer

An der TU Wien wurde ein Bildsensor entwickelt, dessen Chip ein lernfähiges, künstliches neuronales Netz integriert. Das beschleunigt die Objekterkennung um ein Vielfaches.

Der Bildsensor der TU Wien wurde aus speziellem 2-D-Material gefertigt. Er basiert auf Photodetektoren aus Wolframdiselenid. Das sehr dünne Material besteht aus nur drei Atomschichten. Die einzelnen Photodetektoren sind alle mit einer kleinen Zahl von Ausgangs-Elementen verbunden, die das Ergebnis der Objekterkennung liefern. Die Empfindlichkeit der einzelnen "Pixel" ist mithilfe eines Computerprogramms einstellbar. So lassen sich mit dem Sensor verschiedene Buchstaben aufnehmen und die Empfindlichkeiten der einzelnen Pixel Schritt für Schritt verändern, bis ein bestimmter Buchstabe immer genau zu einem korrespondierendem Ausgangssignal führt. Danach kann der Sensor innerhalb von 50 Nanosekunden das antrainierte Ausgangssignal erzeugen.

Der Chip selbst stellt also ein lernfähiges, künstliches neuronales Netz dar. "Typischerweise werden die Bilddaten zuerst Pixel für Pixel ausgelesen und dann am Computer verarbeitet", sagt Professor Thomas Müller vom Institut für Photonik an der TU Wien. "Wir hingegen integrieren das neuronale Netz mit künstlicher Intelligenz direkt in die Hardware des Bildsensors. Damit erfolgt die Objekterkennung um viele Größenordnungen schneller als bisher." Die Experten der TU Wien sehen Einsatzsmöglichkeiten bei der Durchführung wissenschaftlicher Experimente oder anderen spezialisierten Anwendungen. Die Forschung wurde in der Fachzeitschrift "Nature" publiziert. 

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