Разработан датчик зрения для следующего поколения ИИ

Предыдущие попытки создать ретиноморфный датчик — устройство, имитирующее человеческое зрение, — базировались на программном обеспечении либо очень сложном оборудовании. Но новый датчик, разработанный в Университете штата Орегон, имеет относительно простую конструкцию на базе перовскитных полупроводников.

Фактически это простой светочувствительный конденсатор на основе металлогалогенных перовскитов, который выдает кратковременный всплеск напряжения в ответ на изменение интенсивности падающего света, но при постоянном освещении показывает нулевое напряжение. А перовскиты в последнее время активно изучают в качестве перспективного материала для солнечных батарей — при воздействии света он меняет свои изолирующие свойства на проводящие.

Человеческое зрение лучше реагирует на движущиеся объекты и чуть хуже — на неподвижные. То есть в оптической схеме нашего зрения в приоритете — сигналы от фоторецепторов, которые фиксируют изменение интенсивности света. Самый простой пример — феномен Трокслера: когда вы долго вглядываетесь в фиксированную точку, статические объекты в вашем периферийном зрении начинают исчезать.

Традиционные микросхемы цифровых камер и смартфонов лучше подходят для последовательной обработки. Изображения сканируются датчиками пиксель за пикселем с определенной частотой. Амплитуда сигнала, который генерирует каждый датчик, напрямую зависит от интенсивности света, который он получает. Следовательно, статическое изображение приведет к более или менее постоянному выходному напряжению от датчика.

А ретиноморфный датчик, наоборот, «спокоен» при статическом окружении. Когда освещенность меняется, он показывает короткий всплеск напряжения, а затем быстро возвращается к своему базовому состоянию. Это связано с фотоэлектрическими свойствами перовскита, который в датчике нанесен ультратонкими слоями толщиной всего несколько сотен нанометров. По сути, он выступает как конденсатор, который изменяет свою емкость при освещении.

Разработчики проверяли работу датчика: движущиеся объекты были яркими и четкими, статичные — сливались с темнотой. Это отражает особенности зрительного восприятия у млекопитающих.

Также они протестировали датчик на разных ситуациях. Ему «показали» видеозапись тренировки по бейсболу — в результате игроки на поле выглядели как четкие и яркие движущиеся объекты, а относительно статичные объекты наподобие трибун сливались с темным фоном. И датчик «увидел» летящую птицу, которая исчезла, потому что перестала двигаться возле кормушки, и снова появилась, когда взлетела.

Новый датчик по всем параметрам подходит для нейроморфных компьютеров, которые станут основой для следующего поколения искусственного интеллекта.

К примеру, если такими датчиками оснастить робота, отслеживающего движение каких-то объектов, то все неподвижные объекты в его поле зрения не вызовут реакции, однако на движение он сразу отзовется высоким напряжением. Это немедленно сообщит роботу, где находится объект, и все это без сложной обработки изображения.

Сами авторы разработки описывают масштаб своего изобретения, сравнивая его с пикселем, который теперь может самостоятельно выполнять некие действия, для которых раньше был нужен микропроцессор.