Новый оптический чип: искусственное зрение с памятью, как у человека

Ученые разработали фотосенсор, который функционирует и запоминает как человеческий мозг

Специалисты Колледжа инженерии Орегонского государственного университета (OSU) сделали значительный шаг в создании энергоэффективного искусственного интеллекта. Они разработали экспериментальное устройство памяти, чувствительное к свету, которое объединяет три функции — сенсора, накопителя данных и основного процессора сигналов.

В настоящее время системы машинного зрения и ускорители ИИ работают по отдельным принципам: изображение сначала захватывается сенсором, затем передается в память, после чего обрабатывается отдельным процессором. Этот подход приводит к постоянной передаче больших объемов данных между компонентами, что замедляет работу и увеличивает потребление энергии.

Разработка OSU решает эту проблему при помощи концепции внутрисенсорных вычислений. Суть метода заключается в том, что часть обработки информации происходит непосредственно в момент её получения — прямо в сенсоре, без необходимости постоянной передачи данных между отдельными модулями. По словам руководителя проекта, профессора Ларри Ченга, это значительно повышает эффективность обработки информации уже на уровне сенсора.

В основе устройства лежит гибридная структура фототранзистора, которая сочетает два материала. Нижний слой изготовлен из полупроводника, обеспечивающего быстрый перенос электрического тока, в то время как верхний — из органического фоточувствительного материала, реагирующего на свет и формирующего электрические заряды.

Когда на устройство попадает свет, часть этих зарядов улавливается в верхнем слое и сохраняется там даже после исчезновения сигнала. Эти «запертые» заряды продолжают влиять на проводимость нижнего слоя, благодаря чему транзистор фактически сохраняет память о зарегистрированном световом сигнале.

Уникальность данной разработки заключается в том, что эта память является управляемой. Подав небольшое напряжение, ученые могут изменять расположение «захваченных» зарядов. Если приблизить их к проводящему каналу, сигнал сохраняется дольше, и память усиливается. Если отдалить — эффект ослабевает, и информация постепенно исчезает.

Такое поведение напоминает функционирование человеческого мозга, где одни воспоминания укрепляются, а другие со временем исчезают. В этом случае роль биологических процессов выполняет электрическое управление состоянием материала, позволяющее задавать «время жизни» каждого сигнала.

Данная разработка относится к области нейроморфных вычислений — созданию систем, работающих по принципам, аналогичным 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 ненужных данных.

На данный момент технология существует только в виде лабораторного прототипа, и до промышленного применения ей еще предстоит пройти долгий путь. Тем не менее, в будущем подобные решения могут сделать системы ИИ значительно быстрее, компактнее и энергоэффективнее.