Beijing Institute of Technology
Sinaptički uređaji za umjetni ljudski vid
Sustav integrira sposobnosti osjeta, pamćenja i obrade kako bi oponašao zamršene funkcije ljudskog vizualnog sustava.

Kineski znanstvenici predvođeni istraživačima s Instituta tehnologije u Pekingu, razvili su niz sinaptičkih uređaja za umjetni vizualni neuromorfni sustav, unutar veličine od samo 0,7×0,7 kvadratnih centimetara, koji integrira funkcije osjeta, pamćenja i obrade.
U radu objavljenom u časopisu Nature, znanstvenici opisuju visoko ujednačeni niz sinaptičkih tranzistora koji je konstruiran jednoslojnim molibden disulfidom postavljenim na vaferu s nanočesticama zlata koje djeluju kao slojevi za hvatanje elektrona.
Različita ponašanja sinaptičke plastičnosti postignuta su zahvaljujući izmjenjivoj izvedbi elektroničke pohrane. Izvrsne mogućnosti optičke/električne koordinacije implementirane su paralelnom obradom optičkih i električnih signala sinaptičkog niza od 784 uređaja, što je omogućilo realizaciju procesa pisanja i brisanja oznaka i slova.
Svaki uređaj pokazuje stabilnu i vrhunsku optoelektroničku izvedbu za simulaciju plastičnosti vizualne sinapse, omogućujući tako integriranom nizu umjetnih sinaptičkih uređaja da simulira ljudsku vizualnu neuronsku mrežu.
"Biomimetički procesi opažanja, pamćenja i zaboravljanja vizualnih signala učinkovito se repliciraju putem ovih umjetnih sinaptičkih uređaja. Konstruirana umjetna sinaptička neuronska mreža nudi visoku integraciju, stabilnu uniformnost, izvanredan paralelizam i visoku učinkovitost", navode istraživači u svojem radu.
Kroz programiranje optičkih signala i brisanje slika putem električnih signala, predviđa se da će sposobnost paralelne obrade optoelektroničkih signala značajno povećati performanse računala buduće generacije. Nadalje, ažuriranje sinaptičke težine regulirano putem svjetlosnih signala iskorišteno je za prepoznavanje rukom pisane slike, postižući visoku točnost prepoznavanja do 96,5%.
Znanstvenici kažu da njihovi rezultati pružaju izvediv put za budući integrirani umjetni vizualni neuromorfni sustav velikih razmjera.
Učitavam komentare ...