Phần cứng Neural và Nhận dạng Hình ảnh

Trí tuệ nhân tạo (AI) truyền thống dựa trên phần mềm, nhưng các nhà nghiên cứu từ Đại học Công nghệ Vienna đã tạo ra phần cứng thông minh nhanh hơn. Con chip mới được phát triển có thể phân tích hình ảnh và cung cấp đầu ra chính xác trong vài nanoseconds.

Trong thế giới ngày nay, nhận dạng hình ảnh tự động được sử dụng cho nhiều ứng dụng khác nhau, và một số chương trình máy tính có thể chẩn đoán chính xác các vấn đề sức khỏe như ung thư da, điều hướng xe tự lái và kiểm soát robot. Điều này thường được thực hiện bằng cách đánh giá dữ liệu hình ảnh được cung cấp bởi máy ảnh, nhưng một điểm yếu là nó mất thời gian. Ví dụ, khi số lượng hình ảnh được ghi lại mỗi giây là cao, khối lượng dữ liệu được tạo ra thường không thể được xử lý.

Vật liệu 2D Đặc biệt

Các nhà khoa học tại TU Wien đã quyết định sử dụng một vật liệu 2D đặc biệt. Họ đã phát triển một cảm biến hình ảnh có thể nhận ra các vật thể nhất định thông qua đào tạo. Con chip dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo và có thể cung cấp dữ liệu về những gì nó đang thấy trong vài nanoseconds.

Nghiên cứu này đã được trình bày trong tạp chí khoa học Nature.

Mạng nơ-ron, là các hệ thống nhân tạo, có thể đại diện cho các tế bào thần kinh được kết nối với các tế bào thần kinh khác trong não của chúng ta. Một tế bào có thể ảnh hưởng đến nhiều tế bào khác, và học tập nhân tạo trên máy tính hoạt động theo cách tương tự.

“Typically, dữ liệu hình ảnh được đọc lần đầu tiên pixel bằng pixel và sau đó được xử lý trên máy tính,” Thomas Mueller nói. “Chúng tôi, mặt khác, tích hợp mạng nơ-ron với trí tuệ nhân tạo trực tiếp vào phần cứng của cảm biến hình ảnh. Điều này làm cho việc nhận dạng vật thể nhanh hơn nhiều lần.”

Con chip, dựa trên các photodetector làm bằng tungsten diselenide, đã được phát triển và sản xuất tại TU Vienna. Tungsten diselenide là một vật liệu siêu mỏng chỉ gồm ba lớp nguyên tử. Mỗi một trong các phần tử photodetector riêng lẻ, hay “pixel” của máy ảnh, được kết nối với các phần tử đầu ra, cung cấp kết quả của việc nhận dạng vật thể.

“Trong con chip của chúng tôi, chúng tôi có thể điều chỉnh đặc biệt độ nhạy của từng phần tử phát hiện riêng lẻ – nghĩa là, chúng tôi có thể kiểm soát cách tín hiệu được thu bởi một phần tử phát hiện cụ thể ảnh hưởng đến tín hiệu đầu ra,” Lukas Mennel, tác giả đầu tiên của bài báo, nói. “Tất cả những gì chúng tôi phải làm là chỉ cần điều chỉnh một trường điện từ địa phương trực tiếp tại photodetector.”

Họ thực hiện việc điều chỉnh này từ bên ngoài và thông qua việc sử dụng một chương trình máy tính. Cảm biến có thể được sử dụng để ghi lại các chữ cái khác nhau và điều chỉnh độ nhạy của các pixel riêng lẻ. Luôn sẽ có một tín hiệu đầu ra tương ứng.

Mạng Nơ-ron Nhận diện

Sau khi quá trình học tập hoàn thành, máy tính không còn cần thiết. Mạng nơ-ron có thể hoạt động độc lập và có thể tạo ra một tín hiệu đầu ra trong 50 nanoseconds.

“Con chip thử nghiệm của chúng tôi vẫn còn nhỏ ở thời điểm này, nhưng bạn có thể dễ dàng mở rộng công nghệ tùy thuộc vào nhiệm vụ bạn muốn giải quyết,” Thomas Mueller nói. “Nguyên tắc, con chip cũng có thể được đào tạo để phân biệt táo với chuối, nhưng chúng tôi thấy việc sử dụng nó nhiều hơn trong các thí nghiệm khoa học hoặc các ứng dụng chuyên dụng khác.”

Công nghệ này sẽ hữu ích nhất trong các lĩnh vực yêu cầu tốc độ cực cao, chẳng hạn như cơ học phá hủy và phát hiện hạt.