टोक्यो यूनिवर्सिटी ऑफ साइंस के एसोसिएट प्रोफेसर ताकाशी इकुनो के नेतृत्व में एक शोध टीम ने एक क्रांतिकारी कृत्रिम सिनेप्स विकसित किया है, जो मानव रंग दृष्टि की नकल करते हुए अपनी स्वयं की ऊर्जा भी उत्पन्न करता है। 12 मई, 2025 को साइंटिफिक रिपोर्ट्स में प्रकाशित इस अध्ययन में दिखाया गया है कि यह तकनीक संसाधन-सीमित डिवाइसों में मशीन विज़न सिस्टम्स को कैसे बदल सकती है।
पारंपरिक ऑप्टोइलेक्ट्रॉनिक सिस्टम्स के विपरीत, जिन्हें बाहरी ऊर्जा स्रोतों और भारी कंप्यूटिंग संसाधनों की आवश्यकता होती है, यह स्व-शक्तिशाली डिवाइस दो अलग-अलग डाई-सेंसिटाइज्ड सोलर सेल्स को एकीकृत करता है, जो प्रकाश की विभिन्न तरंगदैर्घ्य (वेवलेंथ) पर अलग-अलग प्रतिक्रिया देते हैं। यह सिनेप्स द्विध्रुवीय वोल्टेज प्रतिक्रिया दिखाता है—नीली रोशनी के लिए सकारात्मक और लाल रोशनी के लिए नकारात्मक—जिससे यह दृश्य स्पेक्ट्रम में 10-नैनोमीटर रिज़ॉल्यूशन के साथ रंगों को असाधारण रूप से पहचान सकता है।
इस तरंगदैर्घ्य-निर्भर व्यवहार के कारण, डिवाइस एक ही घटक में AND, OR और XOR जैसे जटिल लॉजिक ऑपरेशन कर सकता है, और छह-बिट रिज़ॉल्यूशन के साथ 64 अलग-अलग अवस्थाएँ प्राप्त करता है। जब इसे एक भौतिक रिज़रवॉयर कंप्यूटिंग फ्रेमवर्क में परखा गया, तो सिस्टम ने विभिन्न रंगों में रिकॉर्ड की गई मानव गतिविधियों को केवल एक सिनेप्स का उपयोग करते हुए 82% की प्रभावशाली सटीकता के साथ वर्गीकृत किया, जबकि पारंपरिक तरीकों में कई फोटोडायोड्स की आवश्यकता होती है।
"परिणाम दिखाते हैं कि यह अगली पीढ़ी का ऑप्टोइलेक्ट्रॉनिक डिवाइस दृश्य पहचान वाली कम-शक्ति कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों के लिए अत्यधिक संभावनाएं रखता है," डॉ. इकुनो ने कहा। इस तकनीक के अनुप्रयोग कई क्षेत्रों में हैं—स्वायत्त वाहनों से लेकर, जो बैटरी की बचत करते हुए ट्रैफिक सिग्नल्स को कुशलता से पहचान सकते हैं, स्वास्थ्य देखभाल वियरेबल्स तक, जो न्यूनतम ऊर्जा खपत के साथ महत्वपूर्ण संकेतों की निगरानी कर सकते हैं।
मानव दृश्य प्रणाली की तरह चयनात्मक फिल्टरिंग दृष्टिकोण अपनाकर, बजाय हर विवरण को संसाधित करने के, यह नवाचार स्मार्टफोन, ड्रोन और एआर/वीआर सिस्टम्स जैसे एज डिवाइसों में परिष्कृत कंप्यूटर विज़न क्षमताओं को लाने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है। शोध टीम का मानना है कि यह तकनीक एक ऐसे भविष्य में योगदान दे सकती है, जहाँ रोजमर्रा के डिवाइस मानवों की तरह दुनिया को देख और समझ सकें, लेकिन कहीं कम ऊर्जा खपत के साथ।