Ученые из Городского университета Гонконга (CityUHK) разработали носимое бионическое устройство, которое копирует исключительные зрительные способности птиц и работает с почти нулевым потреблением энергии. Это нововведение представляет собой заметное достижение в создании более эффективных и продвинутых систем машинного зрения, с потенциалом значительного влияния на то, как автономные системы взаимодействуют с окружающей средой. Результаты опубликованы в Nature Communications.

Машинное зрение имеет решающее значение в ситуациях, чувствительных ко времени, таких как быстрая идентификация и классификация объектов, что необходимо для автономного вождения и робототехники. Однако традиционные кремниевые чипы зрения сталкиваются со значительными проблемами, включая высокое потребление энергии и трудности в имитации сложного биологического поведения.

Исследовательская группа под руководством профессора Джонни С. Хо, заместителя вице-президента (предпринимательство) и профессора кафедры материаловедения и инженерии в CityUHK, устранила эти ограничения, объединив современные материалы с архитектурой нейронных сетей и создав систему технического зрения, которая не только лучше «видит» даже в условиях низкой освещенности, но и работает с минимальным потреблением энергии и предлагает возможности широкополосного энергонезависимого хранения данных.

«Интеграция носимых визуальных бионических устройств большой площади на любую поверхность может продвинуть аппаратное обеспечение ИИ для повседневного использования и легко объединить его с алгоритмами», — сказал профессор Хо. «Адаптируя массивы нейроморфных устройств для работы с глубокими нейронными сетями , этот подход может значительно повысить эффективность распознавания, одновременно снижая потребление энергии».

Инновационный подход команды использует специально ориентированные массивы нанопроволок GaAs в сочетании с органическими пленками P3HT, собранными на жидкой поверхности, для формирования гетеропереходов Ван-дер-Ваальса. Используя систему вычислений на основе резервуара , они успешно распознали множество особенностей движущихся объектов, включая форму, движение, цвет и информацию об оттенках серого в ультрафиолетовом диапазоне.

Одним из ключевых достижений проекта стало преодоление проблемы достижения точной молекулярной ориентации в полупроводниковых пленках. Команда разработала надежные методы, обеспечивающие постоянную производительность устройств на различных поверхностях, что делает технологию легко адаптируемой для различных приложений.

Исследование открывает новые возможности для интеллектуальной визуальной обработки. Устройство имеет потенциал для интеграции в широкий спектр систем визуального восприятия с перспективными приложениями в интеллектуальном вождении, робототехнике и передовых устройствах зрения. Двигаясь вперед, исследовательская группа сосредоточится на интеграции системы с внешними цепями для обеспечения бесшовного взаимодействия оборудования и программного обеспечения.