शोधकर्ता मानव आंख की नकल करने के लिए ऑप्टिकल सेंसर विकसित करते हैं

ओरेगन स्टेट यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं ने एक नए ऑप्टिकल सेंसर के साथ मानवों की नकल करने की कृत्रिम बुद्धिमत्ता की संभावना का प्रदर्शन किया है। यह ऑप्टिकल सेंसर मानव आंख की क्षमता की नकल करने में बेहतर है जो दृश्य क्षेत्र में परिवर्तनों को महसूस कर सकता है।

इस विकास का छवि पहचान, रोबोटिक्स और कृत्रिम बुद्धिमत्ता जैसे क्षेत्रों में बड़े प्रभाव पड़ सकते हैं।

शोध, जिसका नेतृत्व ओएसयू कॉलेज ऑफ इंजीनियरिंग के शोधकर्ता जॉन लैब्राम और स्नातक छात्र सिंथिया ट्रुजिलो हेरेरा ने किया था, इस महीने की शुरुआत में अप्लाइड फिजिक्स लेटर्स में प्रकाशित किया गया था।

पिछले मानव-आंख उपकरण

शोधकर्ताओं ने पहले मानव-आंख उपकरणों के प्रकार विकसित करने का प्रयास किया है, जिन्हें रेटिनोमॉर्फिक सेंसर भी कहा जाता है, और वे अक्सर सॉफ्टवेयर या जटिल हार्डवेयर का उपयोग करते हैं। हालांकि, इस नए उपकरण में परोवस्काइट सेमीकंडक्टर्स की अल्ट्राथिन परतें होती हैं, जिन्हें पहले सौर ऊर्जा के उपयोग की संभावना के कारण ध्यान मिला है। जब प्रकाश के संपर्क में आते हैं, तो ये अल्ट्राथिन परतें मजबूत विद्युत इन्सुलेटर से मजबूत चालक में बदल जाती हैं।

लैब्राम इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग और कंप्यूटर साइंस के सहायक प्रोफेसर हैं, और वे राष्ट्रीय विज्ञान फाउंडेशन के समर्थन से शोध का नेतृत्व कर रहे हैं।

“आप इसे एक एकल पिक्सेल के रूप में सोच सकते हैं जो कुछ ऐसा कर रहा है जो वर्तमान में एक माइक्रोप्रोसेसर की आवश्यकता होगी,” लैब्राम ने कहा।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता की अगली पीढ़ी को न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटर्स द्वारा संचालित किया जाने की उम्मीद है, विशेष रूप से स्वायत्त वाहनों, रोबोटिक्स और उन्नत छवि पहचान जैसे अनुप्रयोगों में। न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटर मानव मस्तिष्क में समानांतर नेटवर्क की नकल करते हैं, जबकि पारंपरिक कंप्यूटर जानकारी को क्रमिक रूप से संसाधित करते हैं।

“लोगों ने इसे हार्डवेयर में दोहराने का प्रयास किया है और कुछ हद तक सफल रहे हैं,” लैब्राम ने कहा। “हालांकि, भले ही जानकारी को संसाधित करने के लिए डिज़ाइन किए गए एल्गोरिदम और वास्तुकला मानव मस्तिष्क की तरह अधिक और अधिक हो रहे हैं, लेकिन इन प्रणालियों द्वारा प्राप्त जानकारी अभी भी निर्णायक रूप से पारंपरिक कंप्यूटरों के लिए डिज़ाइन की गई है।”

यह सभी मतलब है कि एक कंप्यूटर को एक छवि सेंसर की आवश्यकता होती है जो मानव आंख के रूप में कार्य करे, जिसमें लगभग 100 मिलियन फोटोरिसेप्टर होते हैं। इसके बावजूद, ऑप्टिक तंत्रिका में केवल 1 मिलियन कनेक्शन होते हैं जो मस्तिष्क से जुड़े होते हैं, जिसका अर्थ है कि रेटिना में बहुत सारी प्रीप्रोसेसिंग और गतिशील संपीड़न होती है trước कि कोई छवि प्रसारित हो।

रेटिनोमॉर्फिक सेंसर

शोधकर्ताओं द्वारा विकसित रेटिनोमॉर्फिक सेंसर स्थिर परिस्थितियों में मजबूती से प्रतिक्रिया नहीं करता है, लेकिन यह प्रकाश में परिवर्तन होने पर छोटे और तेज संकेतों को रिकॉर्ड करता है। फिर यह जल्दी से बेसलाइन पर लौट आता है, जो सभी परोवस्काइट्स के कारण होता है।

“हम इसे परीक्षण करने के लिए, मूल रूप से हम इसे एक सेकंड के लिए अंधेरे में छोड़ देते हैं, फिर हम रोशनी चालू करते हैं और बस उन्हें चालू छोड़ देते हैं,” लैब्राम ने कहा। “जैसे ही प्रकाश चालू होता है, आपको यह बड़ा वोल्टेज स्पाइक मिलता है, फिर वोल्टेज जल्दी से गिर जाता है, भले ही प्रकाश की तीव्रता स्थिर हो। और यह वह है जो हम चाहते हैं।”

टीम ने विभिन्न रेटिनोमॉर्फिक सेंसरों का अनुकरण किया, जिससे उन्हें यह अनुमान लगाने में मदद मिली कि एक रेटिनोमॉर्फिक वीडियो कैमरा इनपुट उत्तेजना पर कैसे प्रतिक्रिया करेगा।

“हम वीडियो को प्रकाश तीव्रता के एक सेट में परिवर्तित कर सकते हैं और फिर उसे हमारे सिमुलेशन में डाल सकते हैं,” लैब्राम ने कहा। “सेंसर प्रकाश से उच्च-वोल्टेज आउटपुट का पूर्वानुमान क्षेत्रों में चमकता है, जबकि निम्न-वोल्टेज क्षेत्र अंधेरे में रहते हैं। यदि कैमरा अपेक्षाकृत स्थिर है, तो आप स्पष्ट रूप से देख सकते हैं कि जो चीजें गति में हैं वे मजबूती से प्रतिक्रिया करती हैं। यह मानवों में ऑप्टिकल संवेदना के सिद्धांत के लिए काफी हद तक सच है।”

“अच्छी बात यह है कि इस सिमुलेशन के साथ, हम किसी भी वीडियो को इन सरणियों में से एक में डाल सकते हैं और जानकारी को मानव आंख की तरह ही संसाधित कर सकते हैं,” लैब्राम ने जारी रखा। “उदाहरण के लिए, आप कल्पना कर सकते हैं कि ये सेंसर वस्तुओं की गति का पता लगाने वाले रोबोट द्वारा उपयोग किए जा सकते हैं। इसके दृश्य क्षेत्र में जो कुछ भी स्थिर है वह प्रतिक्रिया नहीं करेगा, हालांकि एक चलती वस्तु उच्च वोल्टेज को रिकॉर्ड करेगी। यह रोबोट को तुरंत बताएगा कि वस्तु कहां है, बिना किसी जटिल छवि प्रसंस्करण के।”