Percée dans la vue biomimétique artificielle – Un serveur de qualité

Dans une nouvelle étude publiée en février 2020 dans la revue Progrès scientifiqueles chercheurs rendent compte du développement d'un dispositif à l'échelle nanométrique qui agit comme le cortex visuel du cerveau pour voir les choses directement sur la route. Les chercheurs ont créé une nouvelle superstructure en utilisant deux nanomatériaux en tandem qui peuvent aider à créer une machine qui utilise l'IA pour simuler la fonction d'un être humain.

Le chercheur Jayan Thomas dit: "Il s'agit d'un petit pas vers le développement d'ordinateurs neuromorphiques, qui peuvent simultanément traiter et mémoriser des informations. À un certain moment dans le futur, cette invention peut aider à créer des robots capables de penser aux êtres humains." Le principal avantage de l'approche actuelle est d'économiser de l'énergie pour le traitement ainsi que le temps requis pour le calcul.

L'appareil développé par UCF est une étape importante dans les domaines de l'IA et de la robotique.

Unités visibles, batailles et drones

Une autre scientifique, Tania Roy, a prédit que la nouvelle technologie pourrait être utilisée sur des drones qui peuvent voler sans aide vers des endroits éloignés pour trouver des personnes dans diverses situations dangereuses. Le problème avec les drones actuels est, dit-elle, "Ces drones ont besoin d'une connexion à des serveurs externes pour identifier ce qu'ils scannent avec l'œil de la caméra. Notre appareil rend ce drone vraiment autonome car il peut ressembler à un être humain."

Grâce à des recherches antérieures, les chercheurs ont pu créer une caméra qui peut prendre une photo de ce qui a été observé, puis la télécharger pour traitement et reconnaissance d'image sur un serveur. L'appareil actuel, dit-elle, non seulement voit l'image, mais la reconnaît également immédiatement.

Selon les chercheurs, cela peut également être extrêmement précieux pour les applications de défense, comme aider les soldats à mieux voir sur un champ de bataille. Un autre avantage potentiel est que, selon notre co-auteur Sonali Das, "Notre appareil peut enregistrer, détecter et reconstruire une image avec une consommation d'énergie extrêmement faible, permettant une distribution à long terme dans les applications sur le terrain."

Informatique neuromorphique

Le traitement des données neuromorphes, ou inspiré du cerveau, a été décrit pour la première fois par les chercheurs Carver Mead vers la seconde moitié des années 1980. Il a conçu des systèmes avec des circuits analogiques électroniques qui n'utilisent pas la signalisation traditionnelle marche / arrêt ou binaire, mais plutôt des poussées commutées d'impulsions électriques avec des intensités qui varient avec la stimulation. Ces soi-disant systèmes d'intégration à très grande échelle (VLSI) fonctionnent donc comme les circuits neurologiques du cerveau. Un tel ordinateur contient plusieurs processeurs simples (& quot; neurones & quot;) et structures de mémoire (& quot; synapses & quot;) qui utilisent des signaux simples pour communiquer. Ils sont extrêmement importants et efficaces dans le calcul de processus complexes en cours avec un petit ensemble de conditions de calcul simples.

La technologie neuromorphique a été le rêve de nombreux chercheurs impatients de concevoir un ordinateur capable de traiter et de stocker des données en même temps pour rendre la vision possible, tout comme le fait le cerveau humain. Aujourd'hui, même les meilleurs ordinateurs traitent les données et stockent leurs informations à différents endroits. Cela affecte leurs performances en termes de vitesse des données et rend impossible la vision au niveau du cerveau et des yeux.

Tests réussis

Les chercheurs ont testé l'appareil dans des expériences de reconnaissance faciale. Il s'agissait uniquement d'un test pour vérifier dans quelle mesure l'informatique neuromorphique aidait la machine à voir les objets. Thomas les décrit comme préliminaires et dit qu'ils voulaient évaluer le dispositif optoélectronique. "Puisque notre appareil imite les cellules cérébrales liées à la vision, la reconnaissance faciale est l'un des tests les plus importants pour nos blocs de construction neuromorphiques."

Lorsqu'ils ont montré les photos de l'unité de quatre personnes différentes, chaque fois que la reconnaissance a été correctement obtenue.

la superstructure

Les performances reposent carrément sur la capacité de développer des points quantiques de pérovskite nanométriques qui répondent à la lumière sur le graphique, une feuille d'atomes de carbone bidimensionnelle.

Grafenark possède une large gamme de bandes passantes, une mobilité électronique très élevée et est un excellent support, en plus d'une flexibilité et d'une stabilité exceptionnelles. Cependant, une erreur fatale est la très faible efficacité de génération de charge, où seulement 2% à 3% de la lumière incidente est convertie en charge électrique.

Les points quantiques sont des semi-conducteurs nanocristallins, avec des trous de bande qui peuvent être ajustés sur le spectre de la lumière visible, une conversion efficace de l'énergie lumineuse d'une fréquence à l'autre et d'autres attributs attrayants. Cependant, ils ont de mauvaises propriétés de transport de charge.

La superstructure actuelle utilise les forces des deux matériaux tout en interrompant les faiblesses. Les tentatives précédentes pour ce faire ont tenté de déposer des couches minces de pérovskite sur le graphique, mais la technique de croissance actuelle est nouvelle en optoélectronique. Ici, les nuages ​​d'électrons pi des éléments de pérovskite et de graphène se chevauchent, assurant un transfert de charge extrêmement amélioré.

La seule épaisseur atomique du graphique signifie que les points de pérovskite capturent la lumière incidente, la convertissent en charge électrique et transmettent immédiatement cette charge en un flux continu à la feuille de graphène. Ainsi, l'ensemble du dispositif est un film d'environ 1/10 000e d'épaisseur de cheveux humains avec la meilleure réponse et sensibilité dans sa classe unitaire.

Synapses photoniques et directions futures

L'un des deux premiers auteurs de l'étude, Basudev Pradhan, déclare: "En raison de la nature de la superstructure, elle montre un effet de mémoire facilement assisté. Ceci est similaire aux cellules cérébrales liées au cerveau humain. Les synapses optoélectroniques que nous avons développées sont très pertinentes pour le calcul neuromorphique inspiré du cerveau. certainement conduire à de nouvelles directions dans le développement de dispositifs optoélectroniques ultrafin. "

Celles-ci fonctionnent donc comme des synapses photoniques, capables de répondre à la lumière en tant que réseau neuronal d'une manière qui permet la reconnaissance de formes, et donc la reconnaissance faciale et, à l'avenir, l'informatique neuromorphique. L'étape suivante consiste à continuer d'affiner l'unité lorsqu'elle devient la base d'un système de circuits.