NEOSTI - جهاز استشعار صور هجين زمني-مكاني إلكتروني-بصري عصبي الشكل

لماذا تهمّ عين إلكترونية أذكى

من السيارات ذاتية القيادة إلى الروبوتات المنزلية، تحتاج الآلات أكثر فأكثر أن ترى العالم بوضوح وتتفاعل بسرعة من دون استنزاف كميات هائلة من الطاقة. تلتقط كاميرات اليوم صوراً حادة لكنها تضطر بعد ذلك لإرسال كميات ضخمة من البيانات إلى شرائح بعيدة أو خوادم سحابية لمعالجة مكثفة، ما يكلف وقتاً وطاقة. يعرض هذا المقال NEOSTI، نظام كاميرا صغير مستوحى من العين البشرية يمكنه استشعار المشاهد البصرية وضغطها وفهمها مباشرة على الشريحة، مما يعد برؤية أسرع وأكثر كفاءة للأجهزة المستقبلية.

كيف تستلهم رؤيتنا الآلية من أعيننا

تدير العين البشرية تيارات هائلة من المعلومات البصرية بكفاءة ملحوظة. تلتقط شبكية العين أكثر من 130 مليون خلية حساسة للضوء الضوء الوارد، لكن المعالجة الذكية داخل العين نفسها تضغط تلك البيانات بأكثر من مئة ضعف قبل إرسالها عبر العصب البصري. كما تتعامل الشبكية بسهولة مع ضوء الشمس الساطع وضوء النجوم الخافت، بينما تستخدم فقط بضعة ميلي واط من الطاقة. بالمقابل، تعتمد معظم أنظمة الرؤية الآلية على مستشعرات صور تقليدية تسجل سطوع البكسل ببساطة وترسل الصور الخام إلى معالجات قوية، ما يستهلك طاقة أكبر بكثير ويجعل تلبية أوقات الاستجابة الفورية صعبة للروبوتات والطائرات دون طيار أو السيارات المتحركة.

كاميرا صغيرة تفكر أثناء رؤيتها

يستنسخ NEOSTI (اختصاراً لمصور زماني-مكاني إلكتروني-بصري عصبي الشكل) عدة حيل من البيولوجيا لمواجهة هذه القيود. بدلاً من اعتبار الاستشعار والحوسبة خطوتين منفصلتين، يدمجهما NEOSTI معاً. أولاً، يوجد قناع بصري منقّط أمام الشريحة يعمل كمرشح مدمج دون عدسة، يؤدّي نوعاً من الاختيار المتحرك عبر المشهد قبل أن يصل الضوء إلى المستشعر. هذا يقلّل كمية المعلومات التي يجب معالجتها لاحقاً. ثم تُحوّل بكسلات متخصصة الضوء إلى نبضات بطريقة غير خطية تشبه استجابة القضبان والمخاريط في العين، موسّعة نطاق عملها من الإعدادات شديدة الظلام إلى السطوع الشديد. أخيراً، تحلل شبكة عصبية مدمجة صغيرة موجودة مباشرة على الشريحة الأنماط الناتجة للتعرّف على أشكال، عناصر ملابس، وضعيات العين، أو حتى أفعال بشرية في مقاطع فيديو قصيرة.

الضوء والنبضات والتفكير البسيط على الشريحة

داخل NEOSTI، يقوم كل بكسل بأكثر من قياس السطوع. عندما يسقط الضوء على البكسل، ينخفض الجهد حتى يُشغّل نبضة تختلف عرضها حسب شدة الضوء، مستبدلاً إشارة الجهد السلسة المعتادة بإشارة زمنية يسهل التعامل معها في المنطق الرقمي. من خلال تحريك نقطة التشغيل ببطء أثناء كل تعرض، تحاكي البكسلات سلوك التكيف في العين، فتظل حساسة في المشاهد الخافتة مع تجنّب التشبع في المشاهد الساطعة. مباشرة تحت منطقة الاستشعار، تقارن عناصر معالجة صغيرة البكسلات المجاورة عن طريق جمع أو طرح عدد نبضاتها، ما يزيل الخلفية المكررة ويبرز الحواف والحركة. ثم تمرر قناة مادية هذه النتائج عبر خطوات بسيطة تشبه طبقات الشبكة العصبية، تقلّل البيانات تدريجياً مع الاحتفاظ بالميزات الأكثر معلوماتية.

وضع النظام على المحك

قيّم الباحثون NEOSTI على عدة مهام معروفة للصور والفيديو. رغم دقته المتواضعة واستهلاكه المنخفض للطاقة، صنفت الشريحة الأرقام المكتوبة يدوياً وعناصر الأزياء والرسومات البسيطة وصور العيون التركيبية بدقة تجاوزت 90 بالمئة في معظم الحالات. كما تعاملت مع مجموعة بيانات فيديو لأشخاص يؤدّون حركات مثل الجري والقفز والانحناء، حيث وصلت دقتها إلى نحو 91 بالمئة. أظهرت الاختبارات التي شغّلت القناع البصري فقط أو الإلكترونيات المدمجة فقط أن كلا الجزأين ضروريان؛ فَتح النظام الكامل حسّن الدقة بأكثر من عشر نقاط مئوية مقارنةً بكل جزء منفرد. كما حافظ NEOSTI على أداء مستقر مع تدهور جودة الصورة، ما يشير إلى أن الترشيح البصري الأمامي والشبكة العصبية المدمجة يساعدان النظام على التكيّف مع الضوضاء والضوء الخافت.

ماذا يعني هذا العين الإلكتروني الجديد

بالنسبة لغير المتخصّصين، الرسالة الأساسية هي أن NEOSTI يبيّن كيف أن الكاميرات المستقبلية يمكنها أن تفعل أكثر بكثير من التقاط الصور. من خلال تشكيل الضوء قبل أن يصل إلى المستشعر، وتحويل السطوع إلى إشارات نبضية متينة، وإضافة دوائر تعلم بسيطة مباشرة على الشريحة، يتصرف NEOSTI بشكل أقرب إلى عين ودماغ مصغّرين معاً. يمكنه التعرف على الأنماط والحركات باستخدام طاقة ومكونات أقل بكثير من الإعدادات التقليدية التي تعتمد على معالجات خارجية كبيرة. وبينما هناك حاجة لمزيد من العمل لزيادة الدقة وإضافة الألوان، يشير هذا النهج إلى وحدات رؤية مدمجة ومنخفضة الطاقة يمكن أن تمنح الآلات اليومية بصرًا أكثر طبيعية واستجابة.

الاستشهاد: Liu, T., Huang, Z., Wang, X. et al. NEOSTI - a neuromorphic electronic-opto spatial-temporal hybrid image sensor. Nat Commun 17, 4440 (2026). https://doi.org/10.1038/s41467-026-71091-x

الكلمات المفتاحية: رؤية عصبية الشكل, مستشعر الصور, الحوسبة البصرية, الذكاء على الحافة, الروبوتات منخفضة الطاقة