С новым датчиком типа зрительного нерва насекомых и муха не проскочит
В Южной Корее создали датчик для обнаружения движения, основанный на биологии насекомых. Учёные из Корейского передового института науки и технологий (KAIST) представили вычислительную систему на основе устройств распознавания движения.
Исследовательская группа KAIST во главе с профессором Кен Мин Кимом объявила об успешной разработке интеллектуального детектора движения. Изобретатели объединили различные устройства для имитации визуального интеллекта, основанного на зрительном нерве насекомых. Статью о достижении опубликовали в журнале Advanced Materials («Передовые материалы»).
Существующие системы видеонаблюдения, даже оснащённые искусственным интеллектом (ИИ), обычно распознают объекты и их движения с использованием сложных алгоритмов. Такой метод требует значительного объёма данных и немалого энергопотребления. И эти особенности затрудняют применение уже известных технологий в мобильных гаджетах или устройствах интернета вещей.
Насекомым природой дано эффективно обрабатывать визуальную информацию через оптический нерв. Его ещё называют элементарным детектором движения. Однако имитация этого природного подхода с использованием традиционной технологии кремниевых интегральных схем (CMOS) требует сложных схем, а потому воплощение идеи в реальность имеет ограничения.
Команда профессора Кен Мин Кима изобрела интеллектуальный датчик обнаружения движений, который работает с высокой эффективностью и скоростью. Устройство имеет простую структуру, состоящую всего из двух типов мемристоров и разработанного в KAIST резистора. Поясним, что резистор (от латинского resisto — «сопротивляюсь») — это пассивный элемент электрических цепей, обладающий определённым постоянным или переменным значением электрического сопротивления. А мемристор (с ударением на «и») — термин от англоязычных memory («память») и resistor («электрическое сопротивление») — это пассивный электрический элемент, двухполюсник в микроэлектронике, способный изменять своё сопротивление в зависимости от пршедшего через него электрического заряда.
Каждый из двух разных мемристоров выполняет в новинке функции задержки сигнала, интеграции сигнала и пуска соответственно. С их помощью корейские специалисты смогли непосредственно имитировать зрительный нерв насекомых для анализа движений наблюдаемого объекта.

Чтобы продемонстрировать возможности технологии на практике, учёные использовали детектор движения для разработки нейроморфной вычислительной системы, которая может предсказывать траекторию движения автомобиля. (Нейроморфность означает имитирование строения биологических нейронных сетей). Результаты показали, что новинка потребляла на 92,9% меньше энергии по сравнению с известными технологиями на основе CMOS и фиксировала движение с большей точностью.
Профессор Ким объяснил, что насекомые используют свои простые системы визуального интеллекта, чтобы обнаруживать движение объектов с удивительной скоростью. И оценил проведённое исследование как важное, так как с помощью мемристорного устройства удалось сымитировать функции живого нерва.
Учёный добавил, что передовые устройства с ИИ, в том числе продвинутые смартфоны, приобретают всё большее значение. Профессор выразил надежду, что достижение специалистов из KAIST найдёт применение в различных областях: автономном транспорте, робототехнике, машинном зрении, охранных системах и так далее.
Исследовательская группа KAIST во главе с профессором Кен Мин Кимом объявила об успешной разработке интеллектуального детектора движения. Изобретатели объединили различные устройства для имитации визуального интеллекта, основанного на зрительном нерве насекомых. Статью о достижении опубликовали в журнале Advanced Materials («Передовые материалы»).
Существующие системы видеонаблюдения, даже оснащённые искусственным интеллектом (ИИ), обычно распознают объекты и их движения с использованием сложных алгоритмов. Такой метод требует значительного объёма данных и немалого энергопотребления. И эти особенности затрудняют применение уже известных технологий в мобильных гаджетах или устройствах интернета вещей.
Насекомым природой дано эффективно обрабатывать визуальную информацию через оптический нерв. Его ещё называют элементарным детектором движения. Однако имитация этого природного подхода с использованием традиционной технологии кремниевых интегральных схем (CMOS) требует сложных схем, а потому воплощение идеи в реальность имеет ограничения.
Команда профессора Кен Мин Кима изобрела интеллектуальный датчик обнаружения движений, который работает с высокой эффективностью и скоростью. Устройство имеет простую структуру, состоящую всего из двух типов мемристоров и разработанного в KAIST резистора. Поясним, что резистор (от латинского resisto — «сопротивляюсь») — это пассивный элемент электрических цепей, обладающий определённым постоянным или переменным значением электрического сопротивления. А мемристор (с ударением на «и») — термин от англоязычных memory («память») и resistor («электрическое сопротивление») — это пассивный электрический элемент, двухполюсник в микроэлектронике, способный изменять своё сопротивление в зависимости от пршедшего через него электрического заряда.
Каждый из двух разных мемристоров выполняет в новинке функции задержки сигнала, интеграции сигнала и пуска соответственно. С их помощью корейские специалисты смогли непосредственно имитировать зрительный нерв насекомых для анализа движений наблюдаемого объекта.

Чтобы продемонстрировать возможности технологии на практике, учёные использовали детектор движения для разработки нейроморфной вычислительной системы, которая может предсказывать траекторию движения автомобиля. (Нейроморфность означает имитирование строения биологических нейронных сетей). Результаты показали, что новинка потребляла на 92,9% меньше энергии по сравнению с известными технологиями на основе CMOS и фиксировала движение с большей точностью.
Профессор Ким объяснил, что насекомые используют свои простые системы визуального интеллекта, чтобы обнаруживать движение объектов с удивительной скоростью. И оценил проведённое исследование как важное, так как с помощью мемристорного устройства удалось сымитировать функции живого нерва.
Учёный добавил, что передовые устройства с ИИ, в том числе продвинутые смартфоны, приобретают всё большее значение. Профессор выразил надежду, что достижение специалистов из KAIST найдёт применение в различных областях: автономном транспорте, робототехнике, машинном зрении, охранных системах и так далее.
- Дмитрий Ладыгин
- pixabay.com; techxplore.com
Наши новостные каналы
Подписывайтесь и будьте в курсе свежих новостей и важнейших событиях дня.
Рекомендуем для вас
Битва под Каневом: почему на 350 лет замолчали сокрушительную победу России?
Неудобная победа, предательство и идеология. Мы бы могли вообще не узнать об этом триумфе русского оружия...
Бомбы с орбиты: почему советская технология, воскрешенная Китаем, встревожила США?
Американцы слишком долго считали свои системы раннего предупреждения лучшими на планете. Теперь......
С Ноева ковчега сняли запрет: что покажут радары на Арарате?
История, которую больше всего высмеивали ученые, неожиданно становится все более реальной...
Дикий народ чучуна: Кто наводил ужас на коренное население Сибири?
Йети? Люди-изгои? Древнее племя? Пока что вопросов больше, чем ответов...
Почему их ДНК не меняется уже 42 000 лет: определен самый древний народ на планете
Три раза предки жителей Океании встречались с исчезнувшими видами людей, и это в корне изменило их гены...
Тайна «косого глаза» Венеры раскрыта: что увидела нейросеть на картинах Боттичелли?
Художник нарисовал пять портретов прекрасной Симонетты Веспуччи. И каждое полотно еще больше подтверждает страшный диагноз...
Мрачный прогноз для США из 1995 года сбылся: в чем великий ученый Саган оказался прав?
Исследователь говорил: все плохо, но еще не все потеряно. Его советы могут реально помочь всему человечеству...
Новая вселенная внутри звезды: почему Эйнштейн мог ошибаться насчет черных дыр
Больше 20 лет эта гипотеза в буквальном смысле раздирает мир науки. Но, возможно, именно она выведет ученых из тупика сингулярности...
Прорыв в астрономии: найти жизнь в космосе будет гораздо проще
Ученых не пугает даже погрешность в 20%. Зато будут просканированы тысячи планет...
Снегопады в Антарктиде становятся все аномальнее: и ученые, наконец-то, знают почему?
Ученым придется пересмотреть все климатические модели Шестого континента. Кстати, снега там будет выпадать с каждым годом все больше...
Марс под вопросом: что может обнулить иммунитет у космонавтов?
И почему защита организма перестает видеть микробы, выжившие в космосе?...
Тайный Еще одна тайна майя: археологи секрет алтаря в заброшенном городе
Выяснилось, что индейцы долгие столетия продолжали исповедовать, казалось бы, давно забытый древний культ...
43 — проклятый возраст Рюриковичей: почему многие князья не переживали этот роковой рубеж?
Генетики говорят: русская династия слишком поздно поняла, что попала в ловушку «чистой» крови...
Доказана жизнь на спутнике Юпитера: как же бактериям удалось добраться с Земли на Европу?
За 3,5 миллиарда лет земные бактерии могли долететь до 105 звездных систем. Так что у Европы есть все шансы на «заражение»...
Сначала Стоунхендж был... не каменным: найден прототип легендарного святилища
Доисторическая религия оказалась старше на 500 лет, чем считали ученые. И она играла огромную роль в жизни древних людей...
Бельгийскую разведку снова взломали: хакеры целый год качали оттуда секретные данные
Эксперты говорят: проникновение было замечено совершенно случайно. И это пугает...