一种新的生物感应传感器可以识别视频中单个帧中的移动物体，并成功预测它们将移动到哪里《自然通讯》论文它将在一系列领域中成为一个有价值的工具，包括动态视觉传感、自动检测、工业过程控制、机器人制导和自动驾驶技术。
当前的运动检测系统需要许多组件和复杂的算法来进行逐帧分析，这使得它们效率低下且能耗大。受人类视觉系统的启发，阿尔托大学的研究人员开发了一种新的神经形态视觉技术，该技术将传感、记忆和处理集成在一个能够检测运动和预测轨迹的设备中。
他们技术的核心是一组光电阻容器，即对光产生电流的电气设备。当光线关闭时，电流不会立即停止。相反，它会逐渐衰减，这意味着光调制器可以有效地“记住”它们最近是否暴露在光线下。因此，一个由一组光电感应器组成的传感器不仅像相机一样记录场景的瞬时信息，而且还包括前一瞬间的动态存储器。
“我们技术的独特之处在于它能够将一系列光学图像集成在一帧中，”解释道红卫滩领导这项研究的研究员。”每个图像的信息作为隐藏信息嵌入到以下图像中。换言之，视频中的最后一帧也包含有关所有先前帧的信息。这使得我们可以通过简单的人工神经网络只分析最后一帧来检测视频中的早期运动。结果是一个紧凑高效的传感单元。”
为了演示这项技术，研究人员用视频一次显示一个单词的字母。因为所有单词都以字母“E”结尾，所以所有视频的最后一帧看起来都很相似。传统的视觉传感器无法判断屏幕上的“E”是否出现在“APPLE”或“GRAPE”中的其他字母之后。但光调制器阵列可以在最后一帧中使用隐藏的信息来推断之前的字母，并以接近100%的准确率预测单词是什么。
在另一项测试中，研究小组展示了模拟人以三种不同速度移动的传感器视频。该系统不仅能够通过分析单个帧来识别运动，还能够正确预测下一帧。
