在进行有效设计时，科学家们仍在从自然界的智能进化策略中学习。现在，哈佛大学的一个团队通过从跳跃的蜘蛛中获取线索来创建了一种更有效的深度传感器，该蜘蛛可以将其尸体的长度几倍地落在毫无戒心的苍蝇上。

深度传感器在智能手机中用于面部解锁等功能。这些工作通过使用数千个激光点绘制出面部的细节来完成，而这需要快速的处理器和庞大的电池来执行大量计算。研究人员正在寻找一种方法来执行类似的功能，但要在电池寿命有限的小型设备(例如智能手表或微型机器人)中执行。

为了找到一种更有效的深度测量方法，他们求助于蜘蛛。与人类不同，在人类中，每只眼睛捕获的图像略有不同，并且将两者进行深度测量，而跳跃的蜘蛛尽管大脑很小，但仍需要高度准确的深度感知。因此，它们的每只眼睛都具有视网膜层，可以捕获具有不同模糊程度的图像。一个物体的一只眼睛会显得模糊，而另一只眼睛会显得清晰，这可以有效地计算深度。

为了在传感器中复制蜘蛛的能力，科学家使用了一种新型透镜，称为金属透镜，可以同时产生两个具有不同模糊度的图像。“与使用跳跃的蜘蛛一样，金属元素并没有使用分层的视网膜来捕获多个同时的图像，而是将光子分开，并在一个光电传感器上并排形成两个不同散焦的图像。”解释说，他是哈佛大学的候选人，也是该论文的第一作者。

难题的最后一部分是高效的算法，该算法分析了金属元素生成的两个图像，并使用它们来创建深度图。综上所述，金属元素和算法构成了一种新型的深度相机，可用于从轻量级VR头戴式耳机到可穿戴设备再到微型机器人的技术。

该研究发表在《美国国家科学院院刊》上。