Tin tức Vũ trụ TV

Phần cứng thần kinh để nhận dạng hình ảnh trong vài nano giây

Ngày:
Th3 06, 2020
Tóm lược:

Thông thường, trí tuệ nhân tạo dựa trên phần mềm. Các nhà khoa học đã tạo ra phần cứng thông minh nhanh hơn nhiều. Trong vòng nano giây, chip có thể phân tích hình ảnh và cung cấp đầu ra chính xác.

Share:
CÂU CHUYỆN ĐẦY ĐỦ

Nhận dạng hình ảnh tự động được sử dụng rộng rãi ngày nay: Có những chương trình máy tính có thể chẩn đoán ung thư da một cách đáng tin cậy, điều hướng xe tự lái hoặc điều khiển robot. Cho đến nay, tất cả điều này được dựa trên việc đánh giá dữ liệu hình ảnh được phân phối bởi các máy ảnh thông thường – và điều đó rất tốn thời gian. Đặc biệt là khi số lượng hình ảnh được ghi lại mỗi giây cao, một khối lượng lớn dữ liệu được tạo ra mà khó có thể xử lý.

Do đó, các nhà khoa học tại TU Wien đã thực hiện một cách tiếp cận khác: sử dụng vật liệu 2D đặc biệt, một cảm biến hình ảnh đã được phát triển có thể được đào tạo để nhận ra một số vật thể nhất định. Con chip đại diện cho một mạng lưới thần kinh nhân tạo có khả năng học hỏi. Dữ liệu không phải được đọc và xử lý bởi máy tính nhưng chính chip cung cấp thông tin về những gì nó hiện đang nhìn thấy – trong vòng vài nano giây. Công trình hiện đã được trình bày trên tạp chí khoa học ” Tự nhiên “.

Một hình ảnh được phân tích bởi chip, sau đó cung cấp tín hiệu đầu ra thích hợp.

Graphik: Joanna Symonowicz, TU Wien, miễn phí tải về và sử dụng
Một hình ảnh được phân tích bởi chip, sau đó cung cấp tín hiệu đầu ra thích hợp.
Graphik: Joanna Symonowicz, TU Wien, miễn phí tải về và sử dụng

Phần cứng học tập

Mạng lưới thần kinh là hệ thống nhân tạo tương tự như não của chúng ta: Các tế bào thần kinh được kết nối với nhiều tế bào thần kinh khác. Khi một tế bào hoạt động, điều này có thể ảnh hưởng đến hoạt động của các tế bào thần kinh lân cận. Học nhân tạo trên máy tính hoạt động theo nguyên tắc chính xác như nhau: Một mạng nơ-ron được mô phỏng kỹ thuật số và sức mạnh mà một nút của mạng này ảnh hưởng đến mạng kia được thay đổi cho đến khi mạng hiển thị hành vi mong muốn.

Thông thường, dữ liệu hình ảnh trước tiên được đọc ra từng pixel và sau đó được xử lý trên máy tính. Mặt khác, các nhà khoa học tích hợp mạng lưới thần kinh với trí thông minh nhân tạo của nó trực tiếp vào phần cứng của cảm biến hình ảnh. Điều này giúp nhận dạng đối tượng nhanh hơn nhiều bậc.

Con chip được phát triển và sản xuất tại TU Vienna. Nó dựa trên bộ tách sóng quang làm từ vonfram diselenide – một vật liệu siêu mỏng chỉ gồm ba lớp nguyên tử. Các bộ tách sóng quang riêng lẻ, “pixel” của hệ thống camera, tất cả được kết nối với một số lượng nhỏ các yếu tố đầu ra cung cấp kết quả nhận dạng đối tượng.

Học thông qua sự nhạy cảm

“Trong chip của chúng tôi, chúng tôi có thể điều chỉnh cụ thể độ nhạy của từng thành phần dò riêng lẻ – nói cách khác, chúng tôi có thể kiểm soát cách tín hiệu thu được từ một máy dò cụ thể ảnh hưởng đến tín hiệu đầu ra”, Lukas Mennel, tác giả đầu tiên của ấn phẩm cho biết. “Tất cả những gì chúng ta phải làm chỉ đơn giản là điều chỉnh một điện trường cục bộ trực tiếp tại bộ tách sóng quang.” Việc điều chỉnh này được thực hiện bên ngoài với sự trợ giúp của chương trình máy tính. Chẳng hạn, người ta có thể sử dụng cảm biến để ghi lại các chữ cái khác nhau và thay đổi độ nhạy của từng pixel riêng lẻ cho đến khi một chữ cái nhất định luôn dẫn chính xác đến tín hiệu đầu ra tương ứng. Đây là cách mạng thần kinh trong chip được cấu hình – làm cho một số kết nối trong mạng mạnh hơn và các kết nối khác yếu hơn.

Khi quá trình học tập này hoàn tất, máy tính không còn cần thiết nữa. Mạng lưới thần kinh bây giờ có thể làm việc một mình. Nếu một chữ cái nào đó được hiển thị cho cảm biến, nó sẽ tạo ra tín hiệu đầu ra được đào tạo trong vòng 50 nano giây – ví dụ, một mã số đại diện cho chữ cái mà chip vừa nhận ra.

Phát hiện đối tượng khi mọi thứ phải đi nhanh

“Chip thử nghiệm của chúng tôi hiện tại vẫn còn nhỏ nhưng bạn có thể dễ dàng mở rộng quy mô công nghệ tùy thuộc vào nhiệm vụ bạn muốn giải quyết”, Thomas Mueller nói. “Về nguyên tắc, chip cũng có thể được đào tạo để phân biệt táo với chuối nhưng chúng tôi thấy nó sử dụng nhiều hơn trong các thí nghiệm khoa học hoặc các ứng dụng chuyên dụng khác.”

Công nghệ này có thể được áp dụng một cách hữu ích ở bất cứ nơi nào cần tốc độ cực cao: Từ cơ học gãy xương đến phát hiện hạt – trong nhiều lĩnh vực nghiên cứu, các sự kiện ngắn được nghiên cứu. Thường thì không cần thiết phải giữ tất cả dữ liệu về sự kiện này, mà là để trả lời một câu hỏi rất cụ thể: Liệu vết nứt có lan truyền từ trái sang phải không? Những hạt nào có thể vừa đi qua? Đây chính xác là công nghệ cụ thể của nhóm nghiên cứu có thể trả lời được câu hỏi này.


Nguồn truyện:

Tài liệu được cung cấp bởi Đại học Công nghệ Vienna . Lưu ý: Nội dung có thể được chỉnh sửa cho kiểu dáng và độ dài.


Tạp chí tham khảo :

  1. Lukas Mennel, Joanna Symonowicz, Stefan Wachter, Dmitry K. Polyushkin, Aday J. Molina-Mendoza, Thomas Mueller. Tầm nhìn máy cực nhanh với cảm biến hình ảnh mạng thần kinh vật liệu 2D . Thiên nhiên , 2020; 579 (7797): 62 DOI: 10.1038 / s41586-020-2038-x

Bài viết liên quan

Bài viết khác