Hardware Neurală și Recunoașterea de Imagini

Inteligenta artificială (IA) se bazează în mod tradițional pe software, dar cercetătorii de la Universitatea Tehnică din Viena au creat un hardware inteligent mai rapid. Noul chip dezvoltat poate analiza imagini și furniza ieșirea corectă într-o chestiune de nanosecunde.

În lumea de astăzi, recunoașterea automată a imaginilor se utilizează pentru o varietate de aplicații diferite, iar anumite programe de calculator pot diagnostica cu acuratețe probleme de sănătate, cum ar fi cancerul de piele, pot naviga vehicule autonome și pot controla roboți. Acest lucru se realizează, de obicei, prin evaluarea datelor de imagine furnizate de camere, dar un dezavantaj este că acest proces este consumator de timp. De exemplu, atunci când numărul de imagini înregistrate pe secundă este ridicat, volumul mare de date generate adesea nu poate fi gestionat.

Materiale 2D Speciale

Oamenii de știință de la TU Wien au decis să utilizeze un material 2D special. Ei au dezvoltat un senzor de imagine care poate recunoaște anumite obiecte prin antrenament. Chipul se bazează pe o rețea neurală artificială, iar chipul poate furniza date despre ceea ce vede în nanosecunde.

Cercetarea a fost prezentată în revista științifică Nature.

Rețelele neurale, care sunt sisteme artificiale, pot reprezenta celulele nervoase care sunt conectate la alte celule nervoase din creierul nostru. O celulă poate afecta multe altele, iar învățarea artificială pe un calculator funcționează într-un mod similar.

“De obicei, datele de imagine sunt citite mai întâi pixel cu pixel și apoi procesate pe calculator”, spune Thomas Mueller. “Noi, pe de altă parte, integrăm rețeaua neurală cu inteligența sa artificială direct în hardware-ul senzorului de imagine. Acest lucru face ca recunoașterea obiectelor să fie cu multe ordine de mărime mai rapidă.”

Chipul, care se bazează pe fotodetectoare fabricate din diselenid de tungsten, a fost dezvoltat și fabricat la TU Viena. Diselenidul de tungsten este un material ultra-subțire care constă din doar trei straturi atomice. Fiecare dintre detectoarele individuale, sau “pixelii” camerei, sunt conectate la elemente de ieșire, care furnizează rezultatele recunoașterii obiectelor.

“La chipul nostru, putem regla în mod specific sensibilitatea fiecărui element detector individual – cu alte cuvinte, putem controla modul în care semnalul detectat de un anumit detector afectează semnalul de ieșire”, spune Lukas Mennel, primul autor al publicației. “Toate ce trebuie să facem este să ajustăm un câmp electric local direct la fotodetector.”

Ei fac această adaptare în exterior și prin utilizarea unui program de calculator. Senzorul poate fi utilizat pentru a înregistra litere diferite și pentru a ajusta sensibilitățile pixelilor individuali. Va exista întotdeauna un semnal de ieșire corespunzător.

Rețeaua Neurală Preia Controlul

După finalizarea procesului de învățare, calculatorul nu mai este necesar. Rețeaua neurală este capabilă să funcționeze singură și poate produce un semnal de ieșire în 50 de nanosecunde.

“Chipul nostru de test este încă mic în acest moment, dar puteți scala cu ușurință tehnologia în funcție de sarcina pe care doriți să o rezolvați”, spune Thomas Mueller. “În principiu, chipul ar putea fi antrenat să distingă mere de banane, dar vedem utilizarea lui mai mult în experimente științifice sau în alte aplicații specializate.”

Această tehnologie va fi cel mai utilă în domenii care necesită o viteză extrem de ridicată, cum ar fi mecanica fracturilor și detectarea particulelor.