奧勒岡州立大學研發仿腦記憶元件，整合光感測與AI處理有望提升能源效率

奧勒岡州立大學（Oregon State University）研究人員開發出一款靈感來自人類大腦運作機制的光電晶體（phototransistor），在單一元件中整合了光感測、記憶儲存與訊號處理三大功能，有望為未來AI視覺系統帶來革命性的能耗改善。

打破傳統架構瓶頸

傳統AI感測系統通常將感測、記憶與運算分置於不同硬體元件，資料在各元件之間頻繁傳輸，不僅造成延遲，更是能源消耗的主要來源。奧勒岡州立大學的研究團隊透過仿照人腦神經突觸的設計概念，將上述三項功能整合至單一光電晶體裝置中，從根本上減少了資料移動的需求。

可電子控制的光學記憶

此款元件最關鍵的特性，在於研究人員能以電子方式精確控制「光學記憶」的持續時間——也就是說，可以動態調整裝置對特定光訊號的記憶保留或消退速度。這種靈活的記憶調控機制，使元件能夠模擬神經系統中短期與長期記憶的運作模式，進一步提升訊號處理的智慧化程度。

對AI視覺系統與無人機應用的潛力

此一技術突破對於搭載AI視覺系統的裝置，包括無人機（drone）的機載感測器，具有相當重要的意義。無人機在執行自主飛行、障礙物偵測與環境監測等任務時，往往需要大量即時影像處理運算，高能耗一直是制約飛行續航力的關鍵因素。若此類仿腦光電晶體技術未來能實際應用於邊緣運算（edge computing）感測模組，將有望在不犧牲處理效能的前提下，顯著降低AI視覺系統的耗電量，間接延長無人機的飛行時間與作業能力。

展望未來

目前此項研究仍處於基礎研究階段，距離商業化量產尚需時日。然而，這款整合感測、記憶與處理功能於一身的仿腦元件，代表了AI硬體架構設計的新思路，也為下一代節能型AI感測器的發展奠定了重要的技術基礎。

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