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.
