Дата публикации: 16.06.2023
Крошечное устройство
имитирует зрение и мозг.
Тестирование чипа нейроморфного компьютерного зрения с использованием ультрафиолетового диапазона. Источник.
Все наши фантастические фильмы и книги наделяют устройства будущего обычными для нас, человеческими, навыками. Мы считаем устройство «умным», если оно может выполнить сложную задачу со множеством переменных, которые мы, постановщики задачи, не отразили в условиях. Например, дав задание автопилоту вашей машины отвезти вас из пункта А в пункт Б, вы ожидаете, что не понадобится ему объяснять множество сопутствующих поездке нюансов, как то: объезжать препятствия, двигаться по своей полосе, пропускать пешеходов и так далее. Для нас это обыденные само собой разумеющиеся вещи, однако разница в архитектуре нашего мозга и алгоритмах работы машин обусловливают чрезвычайную сложность процессов, происходящих в «исполнителе». Да вдобавок, в техническом плане, на каждый из них потребуется время.
В этом смысле новое многообещающее достижение в среде нейроморфных устройств открывает двери к созданию приложений с быстрой, как у людей, реакцией. Подобные продукты, способные на аппаратном уровне принимать быстрые и сложные решения, давно зарекомендовали себя наиболее желанной вехой прогресса ИТ.
Изобретение представляет собой единую микросхему с чувствительным элементом, легированным оксидом индия, в тысячи раз тоньше человеческого волоса, и которая работает самостоятельно. Другими словами ‒ ей не требуется внешнее оснащение, поскольку она сама «видит» свет и хранит об этом данные, благодаря чему способна словно бы «создавать воспоминания» (как об этом пишут авторы). То есть разработка функционирует почти как мозг человека.
Устройство, работу над которым провели инженеры Университета RMIT в Австралии при участии учёных из университетов Дикина и Мельбурна, демонстрирует захват, обработку и хранение визуальной информации. Благодаря точному легированию оксидом индия оно на самом деле имитирует способность человеческого глаза улавливать свет; предварительно упаковывать и передавать информацию, как оптический нерв; а также хранить и классифицировать её в системе памяти, как это делает наш мозг.
По словам команды, в совокупности эти функции могут обеспечить сверхбыстрое принятие решений.
Профессор Сумит Валия из Инженерной школы RMIT, руководитель исследования, уверяет: воспринимать, создавать и обрабатывать информацию, а также сохранять воспоминания ‒ новое устройство может выполнять все эти необходимые функции самостоятельно, вместо того чтобы полагаться на внешние энергоёмкие вычисления, которые не позволяют принимать решения в реальном времени.
«Выполнение всех этих функций на одном маленьком устройстве до сих пор было большой проблемой, ‒ говорит Валия. ‒ С помощью нашего изобретения мы сделали возможным принятие решений в режиме реального времени, потому что ему не нужно обрабатывать большие объёмы нерелевантных данных, и его не замедляет передача данных на отдельные процессоры».
Как это работает.
При всём прочем, устройство обладает преимуществами и по энергопотреблению, чем повышает уровень своей производительности. На этом сказывается способность чипа сохранять информацию дольше, чем аналоги обычной технологии, которые обновляют память за счёт частых электрических сигналов.
Айшани Мазумдер, доктор философии RMIT и первый автор статьи о проекте «Долговременный постоянный фототок в легированном оксиде индия толщиной 3 нм для интегрированного распознавания света и нейроморфных вычислений в датчике», опубликованной в Advanced Functional Materials, объясняет отличительную черту нового датчика разницей в подходах к вычислениям.
Так, человеческий мозг использует так называемую аналоговую обработку. Этот тип функционирования позволяет ему обрабатывать информацию ‒ с одной стороны ‒ быстро и эффективно, а с другой ‒ с минимальными затратами энергии. Цифровая же обработка, напротив, требует больших затрат энергии и углерода, да к тому же и препятствует быстрому сбору и обработке информации.
«Системы нейроморфного зрения предназначены для использования аналоговой обработки, аналогичной человеческому мозгу, что может значительно снизить количество энергии, необходимой для выполнения сложных зрительных задач, по сравнению с современными технологиями», ‒ подытожила она.
Потенциал.
Миниатюризация и энергопотребление вычислительных систем остаются основными проблемами, требующими решения. Синаптическое и световое восприятие на основе оптоэлектроники становится перспективной базой для нейроморфной обработки и приложений компьютерного зрения, обладающими несколькими преимуществами. Это непростое поле деятельности выдвигает требования к решению множества задач, однако, ключ, подобранный командой, открывает все замки сразу. Возможность получить одноэлементные датчики изображения, которые позволяют получать информацию и выполнять вычислительные процессы в памяти (сохраняя при этом память в течение гораздо более длительного времени без необходимости частых электрических или оптических репетиций), была крайне желательна, и теперь она наконец-то доступна.
«Представьте себе беспилотный автомобиль, который может видеть и распознавать объекты на дороге так же, как человек-водитель, ‒ возвращаются авторы к первоначальной идее, ‒ или способен быстро обнаруживать и отслеживать окружающий мусор. Это было бы возможно с технологией нейроморфного зрения».
В части экспериментальных работ команда использовала ультрафиолетовый свет и сегодня работает над расширением технологии для видимого и инфракрасного света. Это, ожидают авторы, откроет их продукту перспективы во всевозможных применениях ‒ от бионического зрения и оценки срока годности продуктов питания до автономных операций в опасных средах и даже криминалистики.
Валиа считает, что нейроморфные системы вроде той, что создала его команда, могут со временем адаптироваться к новым ситуациям, становясь всё более и более эффективными по мере эксплуатации и совершенствования.
«Традиционные системы компьютерного зрения, которые нельзя миниатюризировать, как нейроморфные технологии, обычно запрограммированы по определённым правилам и не могут так легко адаптироваться, ‒ поясняет он. ‒ Нейроморфные роботы могут работать автономно в течение длительного времени в опасных ситуациях, когда рабочие подвергаются возможным обвалам, взрывам и токсичному воздуху».
Также он приводит в пример человеческий глаз, оснащённый одной цельной сетчаткой. Она неделима и фиксирует полное изображение, в котором мозг различит разные объекты, цвета и другие характеристики. Новое устройство имитирует эти возможности сетчатки, используя одноэлементные датчики изображения, которые захватывают, хранят и обрабатывают визуальную информацию на одной аппаратной платформе.
«Человеческий глаз исключительно хорошо реагирует на изменения в окружающей среде быстрее и гораздо эффективнее, чем камеры и компьютеры в настоящее время, ‒ говорит профессор Валии. ‒ Черпая вдохновение в глазах, мы несколько лет работали над созданием камеры, обладающей аналогичными способностями, с помощью процесса нейроморфной инженерии».
Наконец, авторы считают, что итог их исследования представляет собой важный шаблон для разработки миниатюрных нейроморфных платформ, преимуществом которых является работа с низким рабочим напряжением по всему спектру света. А если учесть, что у конкретного приложения могут иметься свои требования, то этот шаблон можно назвать универсальным.
АРМК, по материалам RMIT.
