Искусственное зрение с памятью: новый оптический чип имитирует способность человеческого мозга забывать ненужное
Учёные Колледжа инженерии Орегонского государственного университета (OSU) сделали важный шаг в разработке энергоэффективного искусственного интеллекта. Они создали экспериментальное светочувствительное устройство памяти, которое объединяет сразу три функции — сенсора, накопителя информации и первичного процессора сигналов.
Изображение сгенерировано GrokСегодня системы машинного зрения и ИИ-ускорители работают по раздельному принципу: изображение сначала фиксируется датчиком изображения, затем передаётся в память, а после этого обрабатывается отдельным процессором. Такой подход приводит к постоянной передаче больших объёмов данных между компонентами, что снижает скорость работы и увеличивает энергопотребление.
Разработка OSU решает эту проблему за счёт концепции внутрисенсорных вычислений. Суть подхода в том, что часть обработки информации происходит прямо в момент её получения — непосредственно в сенсоре, без необходимости постоянной передачи данных между отдельными модулями. По словам руководителя проекта, профессора Ларри Ченга, это позволяет существенно повысить эффективность обработки информации уже на уровне сенсора.
В основе устройства лежит гибридная структура фототранзистора, сочетающая два материала. Нижний слой выполнен из полупроводника, который обеспечивает быстрый перенос электрического тока, а верхний — из органического фоточувствительного материала, реагирующего на свет и формирующего электрические заряды.
Когда на устройство попадает свет, часть этих зарядов захватывается в верхнем слое и остаётся там даже после исчезновения сигнала. Эти «запертые» заряды продолжают влиять на проводимость нижнего слоя, благодаря чему транзистор фактически сохраняет память о зафиксированном световом сигнале.
Особенность разработки заключается в том, что эта память является управляемой. Подавая небольшое напряжение, учёные могут изменять положение «захваченных» зарядов. Если приблизить их к проводящему каналу, сигнал сохраняется дольше и память усиливается. Если отдалить — эффект ослабевает, и информация постепенно стирается.
Такое поведение напоминает работу человеческого мозга, где одни воспоминания укрепляются, а другие со временем исчезают. В данном случае роль биологических процессов выполняет электрическое управление состоянием материала, позволяющее задавать «время жизни» каждого сигнала.
Разработка относится к направлению нейроморфных вычислений — созданию систем, работающих по принципам, близким к нейронным сетям мозга. Для камер, дронов, автономных автомобилей и робототехники это может означать переход к более эффективной обработке данных: система будет сразу отделять важную информацию от второстепенной и не тратить ресурсы на хранение лишних данных.
Пока технология существует только в виде лабораторного прототипа, и до промышленного применения ей ещё далеко. Однако в перспективе подобные решения могут сделать ИИ-системы значительно быстрее, компактнее и энергоэффективнее.
© iXBT
