الأجهزة العصبية والتعرف على الصور

الذكاء الاصطناعي традиحيًا يعتمد على البرمجيات، ولكن الباحثون من جامعة فيينا للتكنولوجيا قد أنشأوا أجهزة ذكية أسرع. الشريحة الجديدة التي تم تطويرها قادرة على تحليل الصور وتقديم الإخراج الصحيح في غضون نانوثانية.

في عالم اليوم، يستخدم التعرف التلقائي على الصور لعدد من التطبيقات المختلفة، ويمكن لبرامج الكمبيوتر دقيقة تشخيص مشاكل صحية مثل سرطان الجلد، وتوجيه المركبات ذاتية القيادة، وسيطرة الروبوتات. هذا يتم عادةً من خلال تقييم بيانات الصور التي يتم تسليمها بواسطة الكاميرات، ولكن هناك عيب واحد هو أن هذا يستغرق وقتًا. على سبيل المثال، عندما يكون عدد الصور المسجلة في الثانية عالية، فإن حجم البيانات الكبير الذي يتم إنشاؤه غالبًا لا يمكن التعامل معه.

مادة 2D الخاصة

قرر العلماء في TU Wien استخدام مادة 2D خاصة. لقد طوروا مستشعر صورة يمكنه التعرف على أشياء معينة من خلال التدريب. الشريحة تعتمد على شبكة عصبية اصطناعية، والشريحة يمكنها تقديم بيانات حول ما تراه في غضون نانوثانية.

تم تقديم البحث في المجلة العلمية نيتشر.

الشبكات العصبية، والتي هي أنظمة اصطناعية، يمكن أن تمثل الخلايا العصبية التي تتصل بخلايا عصبية أخرى في دماغنا. يمكن لخلاية واحدة التأثير على العديد من الخلايا الأخرى، والتعلم الاصطناعي على الكمبيوتر يعمل بطريقة مماثلة.

“عادةً، يتم أولاً قراءة بيانات الصورة نقطة بعد نقطة، ثم يتم معالجتها على الكمبيوتر،” يقول توماس مولر. “نحن، من ناحية أخرى، ندمج الشبكة العصبية مع الذكاء الاصطناعي مباشرة في الأجهزة من مستشعر الصورة. هذا يجعل التعرف على الأشياء أسرع بأوامر من حيث الحجم.”

تم تطوير الشريحة، التي تعتمد على مستشعرات ضوئية مصنوعة من التنجستن ثنائي السيلينيوم، في جامعة فيينا للتكنولوجيا. التنجستن ثنائي السيلينيوم هو مادة رقيقة جدًا تتكون من ثلاث طبقات ذرية فقط. كل واحد من عناصر المستشعر الفردية، أو “بكسل” الكاميرا، متصل بعناصر الإخراج، والتي توفر نتائج التعرف على الأشياء.

“في شريحتنا، يمكننا تعديل حساسية كل عنصر كاشف فردي بشكل خاص – بمعنى آخر، يمكننا التحكم في الطريقة التي يؤثر فيها الإشارة التي يتم التقاطها بواسطة كاشف معين على إشارة الإخراج,” يقول لوكاس مينيل، المؤلف الأول للنشر. “كل ما علينا فعله هو ببساطة تعديل حقل كهربائي محلي مباشرة في المستشعر الضوئي.”

يتم إجراء هذا التكيف من الخارج ومن خلال استخدام برنامج كمبيوتر. يمكن استخدام المستشعر لتسجيل الحروف المختلفة وتعديل حساسية البكسل الفردية. سيكون هناك دائمًا إشارة إخراج tương ứng.

الشبكة العصبية تتولى الأمر

بعد انتهاء عملية التعلم، لا يُعد الكمبيوتر ضروريًا. الشبكة العصبية قادرة على العمل بمفردها، ويمكنها إنتاج إشارة إخراج في غضون 50 نانوثانية.

“شريحتنا التجريبية لا تزال صغيرة في الوقت الحالي، ولكن يمكنك بسهولة توسيع التكنولوجيا حسب المهمة التي تريد حلها،” يقول توماس مولر. “في المبدأ، يمكن تدريب الشريحة على التمييز بين التفاح والموز، ولكننا نرى استخدامها أكثر في التجارب العلمية أو التطبيقات المتخصصة الأخرى.”

ستكون هذه التكنولوجيا أكثر فائدة في المجالات التي تتطلب سرعة عالية جدًا، مثل ميكانيكا الكسر واكتشاف الجسيمات.