Cercetătorii Dezvoltă Senzor Optic pentru a Imita Vederea Umană

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.

Descoperirea are implicații majore pentru domenii precum recunoașterea imaginilor, robotica și inteligența artificială.

Cercetarea, condusă de cercetătorul John Labram de la Facultatea de Inginerie a Universității de Stat din Oregon și de 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 au folosit adesea software sau hardware complex. Cu toate acestea, acest dispozitiv nou utilizează straturi ultrastențe de semiconductori perovskitici, care au atras atenția în trecut datorită potențialului lor pentru energia solară. 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 știință computerizată și conduce cercetarea cu sprijinul Fundației Naționale pentru Știință.

“Poți să te gândești la el 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 computere neuromorfice, în special în aplicații precum vehicule autonome, robotică și recunoaștere avansată a imaginilor. Computerele neuromorfice imită rețelele paralele din creierul uman, în timp ce computerele tradiționale procesează informații secvențial.

“Oamenii au încercat să reproducă acest lucru în hardware și au fost relativ de succes”, a spus Labram. “Cu toate acestea, chiar și algoritmii și arhitectura proiectată pentru a procesa informații devin din ce în ce mai asemănătoare cu un creier uman, informațiile pe care le primesc aceste sisteme sunt încă decisiv proiectate pentru computere tradiționale”.

Toate acestea înseamnă că un computer 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 imens, nervul optic conține doar 1 milion de conexiuni la creier, ceea ce înseamnă că retina efectuează o prelucrare și o compresie dinamică semnificativă 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 timp de o secundă, apoi aprindem lumina și o lăsăm aprinsă”, a spus Labram. “Îndată ce lumina se aprinde, obțineți acest vârf de tensiune mare, apoi tensiunea scade 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 un stimul de intrare.

“Putem converti video-ul într-un set de intensități de lumină și apoi introduce-l în simularea noastră”, a spus Labram. “Regiunile în care se prevăd ieșiri de tensiune mai mari din partea senzorului se aprind, în timp ce regiunile cu tensiune mai mică rămân întunecate. Dacă camera este relativ statică, puteți vedea clar toate lucrurile care se mișcă și care răspund puternic. Acest lucru rămâne rezonabil fidel paradigmei 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 mod esențial la fel cum ar face ochiul uman”, a continuat Labram. “De exemplu, puteți imagina acești senzori fiind utilizați de un robot care urmărește mișcarea obiectelor. Orice lucru static din câmpul său vizual nu ar provoca niciun răspuns, însă un obiect în mișcare ar înregistra o tensiune ridicată. Acest lucru i-ar spune robotului imediat unde se află obiectul, fără nicio prelucrare complexă a imaginii”.