Weitfeld-Diamant-Quantensensorik mit neuromorphen Vision-Sensoren

Einem Gemeinschaftsprojekt ist ein Durchbruch bei der Verbesserung der Geschwindigkeit und Auflösung der Weitfeld-Quantensensorik gelungen, was zu neuen Möglichkeiten in der wissenschaftlichen Forschung und praktischen Anwendungen führt.

Durch die Zusammenarbeit mit Wissenschaftlern aus Festlandchina und Deutschland hat das Team erfolgreich eine Quantensensortechnologie entwickelt, die einen neuromorphen Sehsensor verwendet, der das menschliche Sehsystem nachahmen soll. Dieser Sensor ist in der Lage, Änderungen der Fluoreszenzintensität bei optisch erfassten Magnetresonanzmessungen (ODMR) in Spitzen zu kodieren.

Der Hauptvorteil dieses Ansatzes besteht darin, dass er zu stark komprimierten Datenmengen und geringerer Latenz führt, wodurch das System effizienter ist als herkömmliche Methoden. Dieser Durchbruch in der Quantensensorik birgt Potenzial für verschiedene Anwendungen in Bereichen wie der Überwachung dynamischer Prozesse in biologischen Systemen.

Die Forschungsarbeit wurde veröffentlicht im Tagebuch Fortgeschrittene Wissenschaftmit dem Titel „Widefield Diamond Quantum Sensing with Neuromorphic Vision Sensors“. Das Projekt wurde von Professor Zhiqin Chu, Professor Can Li und Professor Ngai Wong am Department of Electrical and Electronic Engineering der University of Hong Kong (HKU) geleitet.

„Forscher auf der ganzen Welt haben große Anstrengungen unternommen, um nach Möglichkeiten zu suchen, die Messgenauigkeit und die räumlich-zeitliche Auflösung von Kamerasensoren zu verbessern. Eine grundlegende Herausforderung bleibt jedoch bestehen: die Bewältigung der riesigen Datenmengen in Form von Einzelbildern, die von den Kamerasensoren übertragen werden müssen.“ weitere Bearbeitung.

„Diese Datenübertragung kann die zeitliche Auflösung erheblich einschränken, die aufgrund der Verwendung von bildbasierten Bildsensoren typischerweise nicht mehr als 100 fps beträgt. Wir haben versucht, den Engpass zu überwinden“, sagte Zhiyuan Du, der Erstautor des Buches Papier und Ph.D. Kandidat am Fachbereich Elektrotechnik und Elektronik

Du sagte, der Fokus seines Professors auf Quantensensorik habe ihn und andere Teammitglieder dazu inspiriert, neue Wege auf diesem Gebiet zu beschreiten. Er wird auch von einer Leidenschaft für die Integration von Sensorik und Computer angetrieben.

„Die neueste Entwicklung liefert neue Erkenntnisse für hochpräzise Weitfeld-Quantensensorik mit geringer Latenz und bietet Möglichkeiten zur Integration in neue Speichergeräte, um intelligentere Quantensensoren zu realisieren“, fügte er hinzu.

Das Experiment des Teams mit einer handelsüblichen Ereigniskamera zeigte eine 13-fache Verbesserung der zeitlichen Auflösung bei vergleichbarer Präzision bei der Erkennung von ODMR-Resonanzfrequenzen mit dem hochspezialisierten, rahmenbasierten Ansatz auf dem neuesten Stand der Technik. Die neue Technologie wurde erfolgreich bei der Überwachung der dynamisch modulierten Lasererwärmung von Goldnanopartikeln eingesetzt, die auf einer Diamantoberfläche beschichtet sind. „Es wäre schwierig, die gleiche Aufgabe mit bestehenden Ansätzen zu bewältigen“, sagte Du.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Sensoren, die die Lichtintensitätsniveaus aufzeichnen, verarbeiten neuromorphe Vision-Sensoren die Lichtintensitätsänderung in „Spitzen“, ähnlich wie biologische Vision-Systeme, was zu einer verbesserten zeitlichen Auflösung (≈µs) und einem dynamischen Bereich (>120 dB) führt. Dieser Ansatz ist besonders effektiv in Szenarien, in denen Bildänderungen selten sind, wie z. B. Objektverfolgung und autonome Fahrzeuge, da er redundante statische Hintergrundsignale eliminiert.

„Wir gehen davon aus, dass unsere erfolgreiche Demonstration der vorgeschlagenen Methode die Weitfeld-Quantensensorik revolutionieren und die Leistung zu erschwinglichen Kosten erheblich verbessern wird“, sagte Professor Zhiqin Chu.

„Dies rückt auch die Verwirklichung der sensornahen Verarbeitung mit neuen speicherbasierten elektronischen Synapsengeräten näher“, sagte Professor Can Li.

„Das Potenzial der Technologie für den industriellen Einsatz sollte weiter erforscht werden, beispielsweise durch die Untersuchung dynamischer Änderungen von Strömen in Materialien und die Identifizierung von Defekten in Mikrochips“, sagte Professor Ngai Wong.