光學神經網路：影像處理的新機遇
背景
近日康奈爾大學的科學家們發表了一篇名為《多層、非線性光學神經網路的影像感測》的論文。他們研發了一種光學神經網路（ONN），能夠在攝像頭檢測視覺影象之前，從場景中過濾出重要訊息。因此 ONN 或許能夠建造更快、更小、更節能的影像感測器。ONN 的執行方式
數碼電子處理需要先儲存影象，然後再傳送給電子處理器提取訊息，這種方法耗費動力，而且更重要的是，需要更多的時間來處理和解釋資料。 ONN 的不同之處在於，它使用光學神經網路處理攝像頭的輸入光訊號。光學神經網路能將訊息壓縮成最小尺寸－在這種情況下，只有四個畫素。這與人類視覺工作方式相似，我們記住我們看到的關鍵特徵，而不是所有的無關緊要的細節。 透過摒棄無關或重複訊息，ONN 可以快速分類重要訊息，從而產生原始資料的壓縮表示這可能會每個相機畫素具有較高的訊號-噪聲比。 ONN 的優點在於其微小的功耗、極快的處理速度和高精度的能力，尤其對機器視覺的發展只有好處。研究應用
團隊的研究涉及使用機器視覺標準來對 ONN 影象感測器進行測試，使用流式細胞儀對細胞影象進行分類，並進一步展示其能力，衡量和識別三維景物中的物件。研究團隊認為，他們的研究成果在早期癌癥檢測研究等領域具有實際應用。在這些領域，需要從數十億個細胞中分離出癌細胞， ONN 能夠訓練來識別癌細胞的物理特徵，並能夠快速檢測和分離這些細胞。 此外 ONN 還可以在需要非常低功耗感測或計算的情況下發揮作用。例如，太空衛星上的影像感測器需要使用極少的電力。在這種情況下，ONN 壓縮空間訊息的能力可以與事件攝像機壓縮時間訊息的能力相結合，後者只有在輸入訊號改變時才會觸發。結論
總體而言，ONN 技術將能夠加快影像感測器的速度，同時使其更小，更節能，從而提高了計算機視覺的精度。雖然 ONN 還存在一些問題，例如需要更好的訓練和改進模型等，但它已經在許多領域中展示了其潛力。未來隨着技術的不斷成熟，ONN 將為影像處理和其他相關領域帶來巨大可能性，現在是科學家們開始投入時間和資源來開發和改進光學神經網路的時候了。建議
有志於科學家和工程師，要致力於開發和推進光學神經網路技術。在開發和改進 ONN 技術的過程中，我們有必要關注其可能帶來的影響，並力避因技術進步帶來的人倫問題。因此我們不僅必須關注技術的迭代和發展，更要重視這些技術對人們生活和社會的影響，進一步發掘 ONN 在實踐中的潛力。Optical Neural Network-光學神經網路,影像處理,希望
