Искусственному синапсу для машинного зрения не нужно питание
Машинное зрение стало критически важной частью систем искусственного интеллекта и умных устройств. Однако по мере его развития все острее становится проблема обработки огромных объемов визуальных данных, генерируемых каждую секунду. Это требует значительных энергетических, вычислительных мощностей и ресурсов памяти, что затрудняет внедрение возможностей визуального распознавания в периферийные устройства — смартфоны, дроны или беспилотные автомобили.
Человеческое зрение, что интересно, этого недостатка лишено. В отличие от традиционных систем машинного зрения, которые вынуждены захватывать и обсчитывать каждую деталь, наши глаза и мозг избирательно фильтруют информацию, обеспечивая более высокую эффективность обработки визуальных данных при минимальном потреблении энергии.
Выходом могут быть нейроморфные вычисления, имитирующие структуру и функции биологических нейронных систем, и в этом достигнут большой прогресс — но оставались нерешенными две проблемы: питания и качественного различения оттенков.
В Токийском научном университете (TUS) разработали самоуправляемый искусственный синапс с высокой точностью распознавания цветов и испытали прототип. Многообещающие результаты экспериментов обнародованы в 15-м выпуске журнала Scientific Reports.
Устройство представляет собой сочетание двух сенсибилизированных разными красителями солнечных элементов. В отличие от обычных оптоэлектронных искусственных синапсов, требующих внешних источников питания, новинка вырабатывает электричество из попадающего в нее света. Эта способность к самообеспечению энергией делает сенсор особенно подходящим для периферийных вычислений, где важна энергоэффективность.
Как показали эксперименты, разработанная система может различать цвета с разрешением 10 нанометров в видимом спектре — уровень дискриминации, приближающийся к возможностям человеческого глаза. Более того, устройство также продемонстрировало биполярные реакции, вырабатывая положительное напряжение под синим светом и отрицательное — под красным. Это позволяет выполнять сложные логические операции, которые обычно требуют нескольких вычислительных узлов.
«Результаты показывают огромный потенциал применения устройства следующего поколения, которое обеспечивает различение цветов с высоким разрешением и одновременное выполнение логических операций, в низкопотребляющих системах визуального распознавания ИИ», — отмечает Такаси Икуно с кафедры инженерии электронных систем TUS.
Разработку протестировали в рамках физических резервуарных вычислений для распознавания различных движений человека, записанных в красном, зеленом и синем цветах. В испытаниях достигнута впечатляющая точность в 82% при классификации 18 различных комбинаций цветов и движений — при том, что это, по сути, один сенсор вместо массива фотодиодов.
Перспективы у оптического энергонезависимого сенсора — широчайшие: от беспилотных автомобилей до датчиков сатурации в умных часах.
«Мы считаем, что эта технология поспособствует созданию низкопотребляющих систем машинного зрения с возможностью различать цвета почти как человеческий глаз, с приложениями в оптических датчиках для беспилотных автомобилей, низкопотребляющих биометрических датчиках для медицинского использования и портативных устройствах распознавания», — поделился Икуно.
Похоже, не за горами тот день, когда наши гаджеты научатся видеть так же, как мы — а то и лучше.
Глаз насекомого вдохновил ученых на создание суперкамеры
Для роботов разработали «думающий глаз»