Cercetătorii Dezvoltă Senzor Optic pentru a Imita Ochiul Uman

Cercetătorii de la Universitatea de Stat din Oregon au demonstrat potențialul inteligenței artificiale de a imita oamenii cu un nou senzor optic. Acest senzor optic este mai bun la imitarea capacității ochiului uman de a percepe schimbări în câmpul său vizual.

Dezvoltarea are implicații mari pentru domenii precum recunoașterea imaginilor, robotică și inteligență artificială.

Cercetarea, care a fost condusă de cercetătorul John Labram de la Colegiul de Inginerie al OSU și studenta doctorandă Cinthya Trujillo Herrera, a fost publicată la începutul acestei luni în Applied Physics Letters. 

Dispozitive Ochi Umane Precedente 

Cercetătorii au încercat anterior să dezvolte tipuri de dispozitive ochi umane, cunoscute și sub numele de senzori retinomorfici, și acestea au folosit adesea software sau hardware complex. Cu toate acestea, acest dispozitiv nou folosește straturi ultrastențe de semiconductori perovskitici, care au atras atenția în trecut datorită potențialului lor pentru utilizarea energiei solare. Atunci când sunt expuse la lumină, aceste straturi ultrastențe trec de la izolatori electrici puternici la conductori puternici.

Labram este asistent profesor de inginerie electrică și informatică și conduce cercetarea cu sprijinul Fundației Naționale pentru Știință.

“Puteți să vă gândiți la asta ca la un singur pixel care face ceva ce ar necesita în prezent un microprocesor”, a spus Labram.

Următoarea generație de inteligență artificială se așteaptă să fie alimentată de calculatoare neuromorfice, în special în aplicații precum vehicule autonome, robotică și recunoaștere avansată a imaginilor. Calculatoarele neuromorfice imită rețelele paralele din creierul uman, în timp ce calculatoarele tradiționale procesează informații secvențial.

“Oamenii au încercat să reproducă asta în hardware și au fost rezonabil de succes”, a spus Labram. “Cu toate acestea, chiar dacă algoritmii și arhitectura proiectată pentru a procesa informații devin tot mai mult ca un creier uman, informațiile pe care aceste sisteme le primesc sunt încă decisiv proiectate pentru calculatoarele tradiționale.”

Toate acestea înseamnă că un calculator are nevoie de un senzor de imagine pentru a acționa ca ochiul uman, care este format din aproximativ 100 de milioane de fotoreceptori. În ciuda acestui număr masiv, nervul optic conține doar 1 milion de conexiuni la creier, ceea ce înseamnă că retina este martoră a unei prelucrări și a unei compresii dinamice înainte ca o imagine să fie transmisă vreodată.

Senzor Retinomorfic

Senzorul retinomorfic dezvoltat de cercetători nu reacționează puternic în condiții statice, dar înregistrează semnale scurte și ascuțite atunci când există o schimbare în iluminare. Acesta se întoarce rapid la nivelul de bază, ceea ce se datorează perovskitelor.

“Modul în care îl testăm este, în esență, lăsăm-l în întuneric pentru o secundă, apoi aprindem luminile și le lăsăm aprinse”, a spus Labram. “Îndată ce lumina se aprinde, obțineți acest vârf de voltaj mare, apoi voltajul se estompează rapid, chiar dacă intensitatea luminii este constantă. Și asta este ceea ce vrem.”

Echipa a simulat diverse senzori retinomorfici, ceea ce le-a permis să prevadă cum ar reacționa o cameră video retinomorfică la stimulus de intrare.

“Putem converti video într-un set de intensități de lumină și apoi să le introducem în simularea noastră”, a spus Labram. “Regiunile în care se prevăd ieșiri de voltaj mai mari de la senzor se aprind, în timp ce regiunile cu voltaj mai scăzut rămân întunecate. Dacă camera este relativ statică, puteți vedea clar toate lucrurile care se mișcă și care răspund puternic. Acest lucru rămâne rezonabil adevărat pentru paradigma de detectare optică a mamiferelor.”

“Lucrul bun este că, cu această simulare, putem introduce orice videoclip într-unul dintre aceste aranjamente și procesa informația în esență în același mod în care ochiul uman o face”, a continuat Labram. “De exemplu, puteți imagina acești senzori fiind utilizați de un robot care urmărește mișcarea obiectelor. Orice este static în câmpul său vizual nu ar provoca niciun răspuns, cu toate acestea un obiect în mișcare ar înregistra un voltaj ridicat. Acest lucru i-ar spune robotului imediat unde se află obiectul, fără niciun procesare complexă de imagine.”