機器視覺技術的快速發展影響了各種應用，如醫療設備和自動駕駛系統。然而，這些應用通常需要數字神經網絡，其缺點是計算要求高，并且能耗高。因此，當計算資源不足時，實時決策會受到阻礙。近日，范德比爾特大學Jason G. Valentine報道了一種元成像器。
本文要點：
1) 該成像器可與數字后端協同工作，將計算成本高昂的卷積運算轉移到高速、低功耗的光學器件中。在這種架構中，元表面能夠實現角度和偏振復用，以創建多個信息通道，這些通道在單次拍攝中執行正值和負值的卷積運算。
2) 作者使用該元成像器進行物體分類，在手寫數字中實現了98.6%的準確率，在時尚圖像中實現了88.8%的準確率。由于其緊湊、高速和低功耗，該方法在人工智能和機器視覺中極具應用前景。
Hanyu Zheng et.al Multichannel meta-imagers for accelerating machine vision Nature Nanotechnology 2024
DOI: 10.1038/s41565-023-01557-2
https://doi.org/10.1038/s41565-023-01557-2
