Ўзбек тили
Neyron Kameralar An'anaviy CMOS Modullarini Qanday O'rnini Bosadi: Tasvirlashda Paradigma O'zgarishi
Tashkil Topildi 2025.12.29
Kirish: CMOSning Dominatsiyasining Tugashi Kelayotgani Yo'q - U Yerdadir
O'z-o'zini boshqaruvchi avtomobil past yorug'likda piyodani o'tkazib yuborganida yoki mikroskop neyron tebranishlarini real vaqt rejimida kuzata olmaganda, muammo faqat apparat cheklovlarida emas - bu 30 yillik tasvir paradigmasidir. An'anaviy CMOS modullari, har bir raqamli kamera uchun asos bo'lgan, "yetarlicha yaxshi" degani doimiy intervallarda kadrlarni olishni anglatgan dunyo uchun ishlab chiqilgan. Ammo sanoatlar tezroq, aqlli va samaraliroq ko'rish tizimlarini talab qilganda, CMOSning tuzilishidagi to'siqlar yengib bo'lmaydigan darajaga yetdi. Neyron kameralar kiradi: faqat yorug'likni yozib olish bilan cheklanmaydigan, balki uni talqin qiladigan biologik ilhomlangan sensorlar. Bu bosqichma-bosqich yangilanish emas; bu vizual ma'lumotlarni qanday olishimizni to'liq qayta tasavvur qilishdir. 2030 yilga kelib, mutaxassislar neyron kameralar yuqori samarali tasvirlash bozorlarining 45% ini egallaydi, avtonom transport vositalaridan tortib tibbiy diagnostikagacha. Mana, nima uchun va qanday qilib ular CMOS modullarini doimiy ravishda almashtirmoqda.
CMOSdagi Yashirin Kamchilik: Bu Buzilgan Kompromisga Asoslangan
O'n yildan ortiq vaqt davomida, CMOS ishlab chiqaruvchilari ikki qarama-qarshi maqsadni quvlaydilar: yuqori aniqlik va tezroq kadr tezliklari. Stacked CMOS (so'nggi versiyasi, iPhone 15 Pro kabi flagman telefonlarda ishlatiladi) buni TSV (Through Silicon Via) texnologiyasi bilan hal qilishga harakat qildi, piksel qatlamlarini mantiqiy sxemalardan ajratib, kengaytirilgan kenglikni oshirish uchun. Ammo bu vaqtinchalik yechim yangi muammolarni keltirib chiqardi: TSVlar issiqlik kanallari sifatida harakat qiladi, piksel haroratlarini oshirib, shovqinlarni ko'paytiradi. Yana yomon tomoni, stacked CMOS hali ham “kadrga asoslangan” modelga amal qiladi - har bir piksel bir xil davomiylikda yorug'likni qabul qiladi, bu esa tezlik va signal-shovqin nisbati (SNR) o'rtasida savdo qilishga majbur qiladi.
Nevrologiya olimining miya faoliyatini o‘rganishini tasavvur qiling: millisekund darajasidagi voltaj tebranishlarini kuzatish uchun ularga soniyada 1,000+ kadr kerak. Ammo bunday tezlikda CMOS sensorlari juda oz yorug‘likni qabul qiladi, shuning uchun signal shovqin bilan bosilib qoladi. Aksincha, yaxshiroq SNR uchun uzoqroq ekspozitsiyalar tez harakatlanuvchi ob'ektlarni xiralashtiradi. Bu CMOS da xato emas - bu uning dizaynining bir xususiyati. MIT tadqiqotchisi Metyu Uilsonning so‘zlariga ko‘ra: “CMOS ning barchaga mos keladigan ekspozitsiyasi dinamik, murakkab sahnalarni tasvirlashda asosiy cheklovdir.”
Boshqa kamchiliklar chuqurroq:
• Ma'lumot Qaytarilishi: CMOS har bir ramkada har bir pikselni, hatto statik fonlarni ham yozib oladi, bu esa 80% kengaytma sarfini isrof qiladi.
• Dinamik Oralig' Cheklovlari: An'anaviy CMOS 80–100 dB ga yetadi, yuqori kontrastli muhitlarda (masalan, o'rmon ustida quyosh botishi) muvaffaqiyatsiz.
• Kechikish: Analog yorug'lik signallarini raqamli ma'lumotlarga aylantirish va ularni protsessorga yuborish kechikishlarni yaratadi—avtonom haydash kabi ilovalar uchun halokatli.
Bu muammolar yaxshiroq ishlab chiqarish bilan hal qilinmaydi. CMOS o'z arxitekturasining qurboni. Neyron kameralar esa, bu muammolarni bartaraf etish uchun qurilgan.
Neyron Kameralar: Uchta O'yin O'zgartiruvchi Innovatsiya
Neyron kameralar inson retinasidan ilhomlanadi, u faqat yorug'lik o'zgarganda signal chiqaradi—ortiqcha ma'lumot yo'q, belgilangan ekspozitsiya vaqtlarisiz. Ular qoidalarni qanday qayta yozayotganini ko'ring:
1. Dasturlash mumkin bo'lgan Piksel: Har bir Piksel o'z maqsadi uchun ishlaydi
Eng katta yutuq piksel darajasidagi intellektdan kelib chiqadi. 2024 yilda taqdim etilgan MIT’ning Dasturlash mumkin bo'lgan Ekspozitsiya CMOS (PE-CMOS) sensori har bir pikselga o'z ekspozitsiya vaqtini mustaqil ravishda belgilash imkonini beradi. Har bir piksel uchun atigi olti tranzistor (oldingi dizaynlarning soddalashtirilishi) ishlatilib, qo'shni piksel bir-birini to'ldirishi mumkin: tez ekspozitsiya qiluvchi piksel tez harakatni (masalan, neyron zarbalari) kuzatadi, sekin ekspozitsiya qiluvchi piksel esa qorong'i hududlarda tafsilotlarni olishadi - bularning barchasi bir xil sahnada.
Sinovlarda, PE-CMOS neyron tasvirlashda bitta zarba aniqligiga erishdi, bu CMOS tezlikni qurbon qilmasdan erisha olmagan yutuqdir. “Biz faqat yorug'likni olish bilan cheklanmayapmiz - biz har bir pikselning u bilan qanday o'zaro ta'sir qilishini optimallashtiryapmiz,” deydi asosiy tadqiqotchi Jie Zhang. Ushbu moslashuvchanlik CMOSni qiynaydigan tezlik-SNR savdosini yo'q qiladi.
2. Voqea asosidagi tasvirlash: Faqat zarur bo'lganda ma'lumot
Voqealar kamerasi (neural kamera turi) buni yanada rivojlantiradi: ular faqat bir piksel yorug'lik intensivligidagi o'zgarishni aniqlaganda ma'lumot ishlab chiqaradi. Ramkalar o'rniga, ular "voqealar" - koordinatalar, vaqt belgilari va polaritet (yorug'lik oshishi yoki kamayishi) bilan kichik ma'lumot paketlarini chiqaradi.
Natijalar o'zgartiruvchi:
• 120+ dB Dinamik Oralig'i: Voqea kameralar to'g'ridan-to'g'ri quyosh nuri va qorong'u soyalarni bir vaqtda boshqaradi.
• Mikrosoniya Kechikishi: Hech qanday ramka buferi yo'q, ya'ni deyarli darhol ma'lumot chiqishi - to'qnashuvlardan qochayotgan o'z-o'zini boshqaruvchi avtomobillar uchun muhim.
• 90% Kamroq Ma'lumot: Statik sahnalarni e'tiborsiz qoldirib, voqea kameralarining kengaytirilgan talablarini kamaytiradi, CMOS ga nisbatan energiya iste'molini 70% ga qisqartiradi.
Hindiston Fanlar Instituti tadqiqotchilari iniVation ning voqea kamerasi yordamida 50 nanometrdan kichik nanopartikullarni tasvirlashdi - an'anaviy mikroskoplarning difraksiya chegarasidan tashqarida. Kameraning kam ma'lumot oqimi AI algoritmlariga ma'noli signallarga e'tibor berishga imkon berdi, shovqinni foydali ma'lumotga aylantirdi.
3. Sensor Ichidagi AI: Qayta ishlash, faqat tasvirga olish emas
CMOS dan farqli o'laroq, tashqi protsessorlarga tasvirlarni tahlil qilish uchun bog'liq bo'lgan neyron kameralar AI ni to'g'ridan-to'g'ri sensor ichiga integratsiya qiladi. Samsung ning eng so'nggi yig'ilgan sensorlari allaqachon shovqin kamaytirish uchun asosiy AI modullarini o'z ichiga oladi, lekin neyron kameralar bu jarayonni yangi darajaga olib chiqadi: ular ma'lumotlarni olingan paytida qayta ishlaydi.
Masalan, Prophesee ning Metavision sensori chip ichidagi neyron tarmoqlardan foydalangan holda ob'ektlarni real vaqtda aniqlaydi, faqat muhim ma'lumotlarni asosiy protsessorga yuboradi. Sanoat tekshiruvi uchun bu ishlab chiqarish liniyasida nuqsonlarni aniqlashni anglatadi, foydasiz videolarni terabaytlar bilan saqlamasdan. “Neyron kameralar faqat tasvir sensorlari emas—ular sezgi dvigatellari”, deydi nanoteknologiya tadqiqotining muallifi Chetan Singh Thakur.
Haqiqiy Dunyo O'rnini Bosuvchilar: Neyron Kameralar Qayerda Allaqachon G'alaba Qilyapti
CMOS dan neyron kameralarga o'tish nazariy emas—bu bugun sodir bo'lmoqda, CMOS ning kamchiliklari eng qimmat bo'lgan yuqori qiymatli ilovalardan boshlanmoqda:
Nevrologiya va Tibbiy Tasvirlash
MIT’ning PE-CMOS tizimi endi erkin harakatlanuvchi hayvonlarda neyron faoliyatini kuzatish uchun ishlatilmoqda, bu CMOS tizimi esa xiralashish yoki shovqinsiz buni bajara olmaydi. Endoskopiyada, voqea kameralarining past kechikishi va yuqori dinamik diapazoni shifokorlarga tananing ichini qattiq yoritishsiz ko‘rishga imkon beradi, bu esa bemorlarning noqulayligini kamaytiradi.
Avtonom Transport Vositalari
Tesla va Waymo voqea kameralarini CMOS bilan birga sinovdan o‘tkazmoqda, bu esa ko‘rish nuqtalarini yo‘qotish va javob berish vaqtlarini qisqartirishga yordam beradi. Neyron kamera yo‘lga yugurayotgan bolani CMOS’dan 10 baravar tezroq aniqlay oladi, bu esa baxtsiz hodisalarni oldini olishga yordam berishi mumkin.
Nanotexnologiya va Materialshunoslik
IISc’ning neyromorfik mikroskopi endi tijoratlashtirilgan bo‘lib, tadqiqotchilarga molekulyar harakatni mislsiz aniqlik bilan o‘rganishga imkon beradi. Bu faqat yangilanish emas — bu ilmiy tadqiqotlarda imkoniyatlarni kengaytiradigan yangi vositadir.
Iste'mol Elektronikalari (Keyingi To‘xtash)
Hozirda neyron kameralar CMOSdan ancha qimmatroq, lekin narxlar pasaymoqda. MITning soddalashtirilgan piksel dizayni ishlab chiqarish murakkabligini kamaytiradi va ommaviy ishlab chiqarish narxlarni 2027 yilga kelib CMOS darajasiga tushiradi. Flagman telefonlar avvaliga gibrid tizimlarni qabul qiladi — video va past yorug'lik uchun neyron kameralar, suratlar uchun CMOS — 2030 yilga kelib CMOSni to'liq almashtirishdan oldin.
Almashtirish Yo'li: Evolyutsiya, Inqilob Emas
Neyron kameralar bir kechada CMOSni almashtirmaydi. O'tish uchta bosqichni kuzatadi:
1. Qo'shimcha Foydalanish (2024–2026): Neyron kameralar yuqori samaradorlikdagi ilovalarda CMOSni qo'shimcha qiladi (masalan, o'z-o'zini boshqaradigan avtomobillar, ilmiy tasvirlash).
2. Tanlovli Almashtirish (2026–2028): Narxlar pasaygan sari, neyron kameralar tezlik va past yorug'lik samaradorligi eng muhim bo'lgan maxsus iste'mol bozorlarini egallaydi (masalan, harakat kameralar, dron fotosurati).
3. Asosiy Dominantlik (2028–2030): Neyron kameralar smartfonlar, noutbuklar va IoT qurilmalarda standartga aylanadi, CMOS esa byudjet mahsulotlari bilan cheklangan.
Bu yo'l 2000-yillarda CCD dan CMOS ga o'tishni aks ettiradi - bu faqat narx emas, balki samaradorlik bilan bog'liq. “CMOS CCD ni almashtirdi, chunki u ko'proq moslashuvchan edi,” deydi sanoat tahlilchisi Sara Chen. “Neyron kameralar ham xuddi shu sababdan CMOS ni almashtirmoqda: ular sahnaga moslashadi, aksincha emas.”
Yengish kerak bo'lgan qiyinchiliklar
Ularning va'dalariga qaramay, neyron kameralar to'siqlarga duch kelmoqda:
• Sanoat Standartlari: Hodisa ma'lumotlari uchun universal protokolning yo'qligi sensorlar va dasturiy ta'minot o'rtasida moslik muammolarini keltirib chiqaradi.
• Kam Yorug'likga Sezgirlik: Hodisa kameralar kontrastda juda yaxshi ishlasa-da, ular deyarli to'liq qorong'ulikda qiynaladi—biroq MITda olib borilayotgan tadqiqotlar bu muammoni yaxshilangan fotodiodlar bilan hal qilmoqda.
• Qabul Qilish Qiyosiyligi: Sensor ustidagi AI to'g'ri o'qitilmasa, qiyosiyliklarni kiritishi mumkin, bu esa xavfsizlikka muhim bo'lgan ilovalarda xavf tug'diradi.
Bu muammolar hal etilishi mumkin. IEEE kabi konsortsiumlar hodisa kamera standartlarini ishlab chiqmoqda, va startaplar kam yorug'likni optimallashtirishga sarmoya kiritmoqda. Eng katta to'siq texnologiya emas—bu fikr: ishlab chiqaruvchilar va dasturchilar kameralar faqat suratga olish emas, balki ko'rayotgan narsalarini tushunadigan dunyoga moslashishlari kerak.
Xulosa: Tasvirlashning Kelajagi Neyron
An'anaviy CMOS modullari raqamli kameralarni mavjud qilib, fotografiyani inqilob qildi. Ammo ular AI, avtonomiya va ilmiy kashfiyotlar talablariga mos kelmaydigan ramka asosidagi fikrlashda qolib ketgan. Neyron kameralar CMOSdan faqat yaxshilanmaydi — ular tasvir sensorining nima bo'lishi mumkinligini qayta belgilaydi.
Dasturlash mumkin bo'lgan piksel, voqea asosidagi ma'lumotlar va sensor ichidagi AI ni birlashtirib, neyron kameralar tasvirni o'nlab yillar davomida to'xtatib kelgan muammolarni bartaraf etadi. Ular tezroq, aqlliroq va samaraliroq, va ular allaqachon eng muhim ilovalarda CMOSni almashtirmoqda. Xarajatlar pasayib, texnologiya rivojlanib borishi bilan, neyron kameralar bugungi kunda CMOS kabi keng tarqalgan bo'ladi — bu nafaqat suratga olish usulimizni, balki dunyo bilan qanday aloqada bo'lishimizni ham o'zgartiradi.
Savol shundaki, neyron kameralar CMOSni almashtiradimi—bu sizning ularni qanchalik tez qabul qilishingizdir. Bizneslar uchun, javob raqobatdan oldinda turishni anglatishi mumkin. Istemolchilar uchun esa, bu yaxshiroq suratlar, xavfsizroq avtomobillar va biz hali tasavvur ham qilmagan texnologiyalarni anglatadi. Tasvirlash kelajagi neyron—va bu siz o'ylagandan tezroq kelmoqda.
Aloqa
Ma'lumatingizni qoldiring va biz siz bilan bog'lanamiz.
WhatsApp
WeChat