Não é segredo que as redes neurais artificiais e biológicas operam de maneiras muito diferentes. E essas diferenças são claramente visíveis quando esses sistemas são observados em ação. Quando uma pessoa vê um carro, por exemplo, ela o reconhece imediatamente pelo que é, mesmo que pareça bem diferente de todos os outros exemplos que viram anteriormente. O processo é robusto contra diferenças ambientais significativas e também é altamente eficiente em termos de energia. Isso contrasta fortemente com os sistemas artificiais, que têm um desempenho ruim se não tiverem sido treinados em exemplos semelhantes e que consomem muita energia em comparação.
Em um esforço para abordar essa lacuna de desempenho, os pesquisadores têm trabalhado para projetar {hardware} neuromórfico, que busca mais de perto a função do cérebro humano. Agora, uma equipe de engenheiros da Universidade RMIT desenvolveu um dispositivo neuromórfico Isso aproxima essa visão da realidade. Especificamente, eles desenvolveram um processador de visão compacto e eficiente em termos de energia feito de dissulfeto de molibdênio (MOS₂), um materials bidimensional com apenas um átomo de espessura. Esse dispositivo de prova de conceito imita como o olho e o cérebro humanos trabalham juntos para perceber, processar e lembrar informações visuais, sem a necessidade de um computador convencional.
Uma comparação entre um neurônio biológico e um modelo de pico (📷: T. Aung et al.)
A equipe demonstrou que seu dispositivo pode detectar movimento, processar essas informações e armazená -las como uma memória. Diferentemente dos sistemas digitais tradicionais que dependem de capturar o quadro de imagens por quadro, este dispositivo usa detecção de borda para identificar alterações em uma cena, como uma mão ondulante, com carga computacional significativamente menos.
O dispositivo faz isso imitando o comportamento dos neurônios de integração e incêndio com vazamento-um componente importante das redes neurais de pico. Esses neurônios acumulam sinais de entrada até que um limiar seja atingido e depois emitem um pico e redefinir. O dispositivo MOS₂ reflete esse comportamento através de sua resposta fotoelétrica, capturando luz e traduzindo -a em impulsos elétricos, assim como os neurônios biológicos.
Esse avanço pode levar a sistemas de visão neuromórfica que respondem quase instantaneamente a mudanças ambientais, com aplicações que variam de veículos autônomos a robótica colaborativa. A capacidade de operar sem processamento digital faminto por energia torna a tecnologia particularmente atraente para tarefas sensíveis à energia em tempo actual em ambientes imprevisíveis.
Um esquema do design do dispositivo (📷: T. Aung et al.)
Usando desenvolvimentos recentes em técnicas de deposição de vapor químico, os pesquisadores pretendem criar matrizes maiores de dispositivos MOS₂ no futuro, permitindo o desenvolvimento de sistemas de visão neuromórfica mais complexos e de alta resolução. Isso expandiria os recursos e a integração da tecnologia em sistemas híbridos que combinam computação analógica e digital.
O trabalho ainda está nos estágios do protótipo, e as aplicações práticas provavelmente ainda estão a muitos anos. Mas com trabalho adicional, essa tecnologia pode mudar como as máquinas veem e entendem o mundo ao seu redor.