Optoelektronički uređaj oponaša ljudski vid

Ljudski vizualni sustav je hijerarhijski, što znači da obrađuje informacije na različitim razinama, u rasponu od niske razine obrade osjetilnih podražaja do obrade visoke razine povezane s naprednijim kognitivnim sposobnostima.

Računalni znanstvenici pokušavaju razviti sustave koji oponašaju hijerarhijsku strukturu ljudskog vizualnog sustava kako bi se učinkovito uhvatili u koštac s različitim razinama obrade informacija. Jedan predloženi pristup da se to postigne je računalstvo unutar senzora, što podrazumijeva integraciju funkcija senzora, memorije i obrade u jedan uređaj.

Istraživači sa Sveučilišta Tsinghua razvili su optoelektronički uređaj za računalstvo unutar senzora, koji se temelji na potpuno integriranom nizu optoelektroničkih memristora (OEM-ova), hardverskih komponenti koje mogu i obrađivati ​​i pohranjivati ​​informacije.

U svojem radu, objavljenom u časopisu Nature Nanotechnology, istraživači demonstriraju korištenje ovog OEM sustava na tri zadatka, senzorskoj predobradi slike s točnošću prepoznavanja poboljšanom s 85,7% na 96,1% pomoću NV-OEM načina, naprednijem praćenju objekata s 96,1% točnosti korištenjem dinamičkog OEM-a i NV-OEM načine rada i prepoznavanje ljudskog pokreta sa spremnikom unutar senzora koji je u potpunosti zasnovan na OEM-u koji postiže 91,2% točnosti.

Referentna vrijednost na razini sustava pokazuje da troši više od 20 puta manje energije od grafičkih procesorskih jedinica (GPU-a). Monolitnom integracijom višenamjenskih OEM-a sa Si CMOS-om, ovaj rad pruža troškovno učinkovitu platformu za različite računalne aplikacije unutar senzora.

Uređaj koji su predstavili istraživači koristi električnu energiju i svjetlost za istodobnu obradu informacija i pohranjivanje podataka, što je bitno za računalne aplikacije unutar senzora. OEM-i imaju slojevitu strukturu s različitim materijalima (Pd/TiO x /ZnO/TiN) postavljenim jedan na drugi.

Do sada su istraživači isprobali svoj uređaj temeljen na OEM-u u nizu početnih eksperimenata, koristeći ga za pokretanje algoritama računalnog vida. Njihovi su nalazi bili vrlo obećavajući, budući da je OEM niz omogućio dobru točnost na sva tri vizualna zadatka na kojima je testiran, dok je također trošio manje energije.