ニューラルハードウェアと画像認識

人工知能（AI）は伝統的にソフトウェアに基づいているが、ウィーン工科大学の研究者はより高速な知能ハードウェアを作成した。新しく開発されたチップは画像を分析し、ナノ秒単位で正しい出力を提供することができる。

今日の世界では、自動画像認識はさまざまなアプリケーションで使用されており、特定のコンピュータープログラムは皮膚がんなどの健康問題を正確に診断したり、自走車をナビゲートしたり、ロボットを制御したりすることができる。これは通常、カメラによって提供される画像データの評価によって行われるが、時間がかかるという欠点がある。たとえば、1秒間に記録される画像の数が多い場合、生成される大量のデータを処理することができないことがある。

特殊な2D材料

TU Wienの科学者は特殊な2D材料を使用することにした。彼らは特定の物体を認識することができる画像センサーを開発した。チップは人工ニューラルネットワークに基づいており、チップは何を見ているかについてのデータをナノ秒単位で提供することができる。

この研究は科学雑誌ネイチャーに発表された。

ニューラルネットワークは人工的なシステムであり、脳内の神経細胞が他の神経細胞と接続されているように表現することができる。1つの細胞が他の多くの細胞に影響を与えることができ、コンピュータ上的に学習することも同様である。

「通常、画像データはピクセルごとに読み出され、コンピュータで処理される」とトーマス・ミューラー氏は述べている。「しかし、私たちは、画像センサーのハードウェアに人工ニューラルネットワークとその人工知能を直接統合することで、物体認識を何桁も高速化することができる。」

チップは、TU Viennaで開発および製造された。チップは、タングステン・ジセレンを使用した光検出器を備えており、超薄い材料で構成されている。各個々の光検出器、または「ピクセル」は、物体認識の結果を提供する出力要素に接続されている。

「私たちのチップでは、各個々の検出器要素の感度を特に調整することができる」と、論文の第一著者であるルーカス・メンネル氏は述べている。「私たちがしなければならないことは、検出器の近くでローカルな電界を単純に調整することだけである。」

彼らは外部から、コンピュータープログラムを使用してこの調整を行う。センサーはさまざまな文字を記録し、個々のピクセルの感度を調整することができる。常に対応する出力信号が存在する。

ニューラルネットワークが制御を掌握する

学習プロセスが完了した後、コンピュータは必要ない。ニューラルネットワークは単独で動作し、50ナノ秒以内に出力信号を生成することができる。

「私たちのテストチップは現在小さいが、必要なタスクに応じて技術を簡単にスケールアップすることができる」とトーマス・ミューラー氏は述べている。「原則として、チップはリンゴとバナナを区別するように訓練することもできるが、私たちはその使用を科学実験やその他の専門的なアプリケーションで見ている。」

この技術は、破裂力学や粒子検出などの非常に高速な領域で最も有用である。