Сверхтонкие слои MoS₂ имитируют поведение клеток мозга, реагируя на свет и быстро восстанавливаясь, копируя функции нейронов для более быстрой реакции.
Инновация может улучшить время реагирования автоматизированных транспортных средств, что имеет решающее значение для навигации в опасных и непредсказуемых условиях.
Университет RMIT
Исследователи разработали передовое нейроморфное устройство, имитирующее процесс обработки информации человеческим мозгом, что стало важным шагом вперед в области автономных технологий.
Компактная система, разработанная командой из Университета RMIT в Австралии, может распознавать движения рук, сохранять воспоминания и обрабатывать визуальные данные в режиме реального времени, не полагаясь на внешний компьютер.
Это нововведение открывает путь для передовой робототехники, включая гуманоидов, автономные транспортные средства и системы следующего поколения, предназначенные для бесперебойного взаимодействия с человеком.
«Это экспериментальное устройство имитирует способность человеческого глаза улавливать свет и способность мозга обрабатывать визуальную информацию, что позволяет ему мгновенно ощущать изменения в окружающей среде и создавать воспоминания без необходимости использования огромных объемов данных и энергии», — сказал в своем заявлении Сумит Валия, профессор и руководитель группы в RMIT Unviersity.
Ощущение, подобное мозговому
Нейроморфное зрение и обработка информации — это быстрорастущие области, которые стремятся создать более умные и эффективные вычислительные и сенсорные системы. Один из ключевых подходов использует импульсные нейронные сети (SNN), которые работают как настоящие клетки мозга, вызывая сигналы или «спайки» при срабатывании.
Распространенная модель для этого называется моделью «текучей интеграции и срабатывания» (LIF). В этой модели электрические сигналы накапливаются до тех пор, пока не достигнут определенного уровня, затем посылается скачок, и система сбрасывается, как ведут себя настоящие нейроны. Хотя многие светочувствительные материалы были протестированы на предмет базовых функций, подобных функциям мозга, точное копирование полного поведения LIF, особенно того, как система сохраняет и сбрасывает свое электрическое состояние, и использование его в визуальных задачах, все еще является новой и в значительной степени неисследованной областью.
Исследователи RMIT объединили нейроморфные материалы с передовой обработкой сигналов, чтобы создать устройство, способное захватывать и обрабатывать визуальную информацию в реальном времени. В основе технологии лежит дисульфид молибдена (MoS₂), металлическое соединение с дефектами атомного масштаба, которое можно использовать для обнаружения света и преобразования его в электрические сигналы, подобно нейронам в человеческом мозге.
Новое исследование показывает, что сверхтонкие слои MoS₂, изготовленные с использованием химического осаждения из паровой фазы, могут имитировать зарядку и разрядку клеток мозга, как в модели нейрона с утечкой, интегрирующей и активирующей (LIF). Эти слои реагируют на свет таким образом, что это позволяет им копировать электрическое поведение настоящих нейронов. Регулировка напряжения затвора позволяет системе быстро перезагружаться, помогая ей реагировать быстрее, как настоящий мозг.
Умное визуальное восприятие
Исследователи построили импульсную нейронную сеть (SNN), используя ключевые особенности реакции на свет MoS₂. Эта модель достигла 75-процентной точности в задачах со статическими изображениями после 15 циклов обучения и 80-процентной точности в динамических задачах после 60 циклов, что демонстрирует большой потенциал для обработки зрения в реальном времени.
В ходе экспериментов устройство обнаруживало движения рук с помощью обнаружения краев, избегая покадровой съемки и сокращая потребление данных и энергии. Затем оно сохраняло эти изменения в виде воспоминаний, имитируя работу мозга. Эта работа, выполненная в диапазоне видимого света, основывается на более ранних исследованиях в ультрафиолетовом спектре.
«Мы продемонстрировали, что атомарно тонкий дисульфид молибдена может точно воспроизводить поведение нейрона с утечкой, интегрирующего и активирующего (LIF), фундаментального строительного блока импульсных нейронных сетей», — сказала в своем заявлении Тиха Аунг, докторант Королевского королевского технологического института и первый автор исследования.
По словам команды, предыдущая работа на основе УФ была сосредоточена на обнаружении неподвижных изображений, памяти и обработке. Устройства с УФ и видимым светом могут сбрасывать память, чтобы подготовиться к новым задачам.
Инновация может значительно улучшить реакцию автономных транспортных средств и усовершенствованных роботов на визуальный ввод, особенно в условиях высокого риска или быстро меняющихся условиях. Мгновенно обнаруживая изменения сцены с минимальной обработкой данных, технология обеспечивает более быстрые и эффективные реакции. Это также может улучшить взаимодействие человека и робота в таких областях, как производство или персональная помощь.
Исследователи теперь масштабируют однопиксельный прототип в более крупный массив пикселей на основе MoS₂, поддерживаемый новым исследовательским финансированием. Планы включают оптимизацию устройства для более сложных задач зрения, повышение энергоэффективности и интеграцию его с обычными цифровыми системами.
Группа также изучает другие материалы для расширения возможностей инфракрасного диапазона для таких приложений, как отслеживание выбросов и интеллектуальное зондирование окружающей среды.
Подробности исследования группы были опубликованы в журнале Advanced Materials Technologies.
Sourse: interestingengineering.com
