Инженери от Кралския технологичен институт на Швеция са създали невроморфно устройство, базирано на молибденов дисулфид, което обработва визуална информация точно както човешкият мозък – без външен компютър.

Разпознава движение в реално време, запомня визуални образи и консумира минимални ресурси.

Разработката открива пътя към създаването на енергийно ефективни системи за „зрение“, които да бъдат използвани при автономния транспорт, роботиката и носимата електроника.

Устройството може да възприема и анализира изображението в реално време. За разработването му учените са използвали невроморфни материали (със свойства, напомнящи невроните и синапсите на биологичния мозък) и съвременни методи за обработка на сигнали.

Ключовият елемент е молибденов дисулфид (MoS₂) – метално съединение с дефекти на атомно ниво.

Ултратънките слоеве MoS₂, създадени с помощта на химическо отлагане на пари, могат да се държат като истински неврони – да натрупват и разреждат заряд. Те са чувствителни към светлина и копират електрически сигнали, подобни на тези, които се появяват в нервните клетки.

Изследователите са създали невронна мрежа SNN, използвайки характеристиките на реакциите на MoS₂ в света. Този модел показва точност от 75% при разпознаване на статични изображения след 15 цикъла на обучение и 80% – при обработка на динамични задачи след 60 цикъла.

Подобни резултати показват високия потенциал на технологиите за обработка на визуална информация в реално време.

В експерименти устройството е определяло движенията на ръцете, използвайки избрани контури, без да е необходимо да обработва всяко изображение кадър по кадър. Това намалява обема на данните и консумацията на енергия.

Фиксираните промени се съхранявали в паметта на устройството, което наподобявало работата на мозъка. За разлика от по-ранните тестове в ултравиолетовия спектър, изследването е проведено във видимия диапазон на светлината. Технологията може да подобри производителността на автономните превозни средства и роботи, особено в опасни или бързо променящи се ситуации.

Това позволява незабавно да разпознавате промените в околната среда без сложна обработка на данни — за по-бърза и по-точна реакция. Такива възможности са особено полезни за роботи, които работят близо до хора, например в производството или в областта на социалните услуги.

Университетът вече е подал предварителна патентна заявка./новини