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
Что случится с Сибирью к 2080 году: прогноз красноярских ученых и эксперта NASA
Арбузы вместо мерзлоты, большая ложка дегтя и открытый финал — в одном из самых обстоятельных исследований о будущем России...
Почти детективная история: в Ленобласти обнаружен самый большой клад серебра за всю историю
Среди находок две уникальные монеты, которых всего четыре в мире, включая, а также языческие вороны Одина… среди православных крестов...
За 320 миллионов лет Земля как минимум 4 раза опрокидывалась набок
Поразительное, но такое заваливание идет прямо сейчас. И геологи рассказали, как и почему это происходит...
Раскрыта 217-летняя тайна: искусственный интеллект взломал зашифрованное письмо Наполеона
Нейросети последних лет — это реальный прорыв: только за несколько недель было вскрыто более 30 безнадежных шифров...
Он помогал нести крест Христу: надпись на саркофаге проливает свет на библейского персонажа
2000-летний гроб был найден еще 1941 году, но ученые до сих пор не пришли к какому-то общему мнению. Почему?...
40 000-летний подводный город нашли в Турции: почему официальная наука против такой даты?
Интересно, что древний объект находится недалеко от горы Арарат, где прямо сейчас ищут легендарный Ноев ковчег...
Радиационная «бомба замедленного действия» обнаружена в Чернобыле: и они до сих пор готова «взрываться»
Новые опыты покажут, каким будет зона отчуждения для следующих поколений...
Искусственный интеллект «ненавидит»… белых мужчин: новое исследование еще раз подтвердило западный тренд
Появление нейросетей значительно ухудшило положение одной из групп белого населения в Америке и Европе...
Искусственная гравитация: ученые рассказали, появится ли вообще главная фишка из фантастических фильмов в космосе
Космические инженеры знают три способа обмануть невесомость. Но пока рабочий из них только один, да и то есть нюансы...
Тайна Мертвого моря: что «кипятит» водоем изнутри, рассказали ученые
Оказалось, что в кристалликах соли скрыта история прошедших эпох...
100-летняя страшная история с черепами у древнеегипетских гробниц наконец-то прояснилась
Неожиданно оказалось, что человеческие жертвоприношения 5000 лет назад совершались совсем не так, как описано в древних табличках...
Аура цвета индиго: как появился этот феномен и кем в итоге стали уникальные дети
Их называли будущим человечества, но чуда не случилось. Разбираемся, почему так произошло...
Главный поджигатель в истории Австралии: почему ученые обвиняют капитана Джеймса Кука в постоянных мегапожарах на Зеленом континенте?
Воскрешение традиции, которую сломали британские колонизаторы, поможет «потушить» Пылающую Австралию...
Секрет марсианского «невозможного» облака-призрака наконец-то разгадан
Как оказалось, на Красной планете работает физика, которая на Земле считалась чистой теорией...