Oko sztucznej inteligencji: urządzenie optyczne naśladuje ludzką siatkówkę

Jeśli nasza sztuczna inteligencja jest w stanie myśleć jak ludzki mózg, dlaczego przekazujemy jej dane jak zwykły komputer? Naukowcy rozwiązują to pytanie, rozważając bodźce sensoryczne, które otrzymujemy i opracowali urządzenie optyczne inspirowane pracą ludzkiego oka. Naukowcy z Oregonu opublikowali niedawno wyniki swojego czujnika optycznego, który może znacznie zwiększyć wydajność elementów robotów.

Wykorzystując ultra cienkie warstwy światłoczułego materiału perowskitowego, zwykle stosowanego w ogniwach słonecznych, urządzenie to dostosowuje swoje sygnały, wyczuwając różne natężenia światła. Perowskity to materiały chemiczne składające się z atomów metali posiadających ładunki dodatnie oraz anionów tlenowych lub halogenkowych, przenoszących ładunki ujemne, które tworzą interesującą siatkę.

Naładowana struktura sieciowa, która tworzy wyjątkowe właściwości perowskitów, ponieważ zmiany struktury na poziomie atomowym mogą zmienić ich zachowanie elektryczne. To właśnie te właściwości sprawiają, że perowskity są doskonałymi półprzewodnikami, zdolnymi do przełączania się z elektryczności izolacyjnej na jej przewodzenie.

W przeciwieństwie do ogniw słonecznych, stworzone urządzenia nie magazynują i nie wykorzystują dostarczonego światła jako energii, lecz reagują na zmiany oświetlenia. W ten sposób te nowe czujniki „retinomorficzne” wysyłają sygnały do ​​przetwarzania obrazu znajdującego się przed nimi w oparciu o zmiany światła.

Bazując na podobnych w naszych oczach fotoreceptorach, metoda ta jest dużo wydajniejsza niż dotychczas uzyskiwana elektronika. Zamiast wykrywać każdy najdrobniejszy szczegół otoczenia, tworząc dużą ilość informacji do przetworzenia, czujniki te przetwarzają tylko zmiany światła.

Takie zmiany są często kojarzone z ruchem, co czyni to niezwykle ważnym postępem w dziedzinie robotyki, rozpoznawania obrazów i autonomicznych samochodów. Spoglądając na plażę, nasze oczy przyciągają zmiany, takie jak wielka, wijąca się fala lub mewa opadająca, by ukraść nasze chipsy. Ustalając priorytety informacji w ten sposób, interpretacja otoczenia zajmie nam mniej czasu.

W przypadku sztucznej inteligencji oznacza to prostsze i wydajniejsze przetwarzanie na poziomie wizualnych danych wejściowych, co oznacza, że ​​systemy sztucznej inteligencji mogą gromadzić różne rodzaje informacji znacznie szybciej niż obecnie.

„Możesz sobie wyobrazić, że te czujniki są używane przez robota śledzącego ruch obiektów. Cokolwiek statycznego w jego polu widzenia nie wywołałoby odpowiedzi, jednak poruszający się obiekt rejestrowałby wysokie napięcie. Dzięki temu robot natychmiast poinformowałby, gdzie znajduje się obiekt, bez żadnego skomplikowanego przetwarzania obrazu”- powiedział dr John Labram, adiunkt w dziedzinie elektrotechniki i informatyki, autor artykułu.

Obecnie komputery otrzymują informacje krok po kroku, przetwarzając dane wejściowe jako serie punktów danych, podczas gdy ta technologia pomaga zbudować bardziej zintegrowany system. W przypadku sztucznej inteligencji naukowcy próbują wykorzystać ludzkie mózgi, które zawierają sieć neuronów, komunikujących się komórek, zdolnych do równoległego przetwarzania informacji. Badania Labrama to kolejny istotny krok w tym kierunku, który może zostać zwiększony dla systemów robotycznych.

Źródło: Frankie Macpherson

A perovskite retinomorphic sensor

Materials Selection and Design

What is artificial intelligence?

Zdjęcie: Getty Images

Subscribe
Powiadom o
guest
0 komentarzy
Inline Feedbacks
View all comments
0
Would love your thoughts, please comment.x
()
x