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Scienziati giapponesi creano un occhio AI autoalimentato che imita la visione umana

I ricercatori della Tokyo University of Science hanno sviluppato una rivoluzionaria sinapsi artificiale autoalimentata in grado di distinguere i colori con una precisione quasi umana su tutto lo spettro visibile. Il dispositivo, che integra celle solari sensibilizzate a colorante, genera la propria elettricità ed esegue operazioni logiche complesse senza circuiti aggiuntivi. Questa innovazione affronta una delle principali sfide dei sistemi di visione artificiale, che solitamente richiedono notevoli risorse di calcolo ed energia, limitandone l’uso nei dispositivi edge.
Scienziati giapponesi creano un occhio AI autoalimentato che imita la visione umana

Un team di ricerca guidato dal professor associato Takashi Ikuno della Tokyo University of Science ha creato una sinapsi artificiale destinata a rivoluzionare il modo in cui le macchine percepiscono il mondo. La loro innovazione, pubblicata su Scientific Reports il 12 maggio 2025, imita la visione dei colori umana eliminando la necessità di fonti di alimentazione esterne.

A differenza dei tradizionali sistemi di visione artificiale, che acquisiscono ed elaborano ogni dettaglio richiedendo molta energia e risorse computazionali, questo nuovo dispositivo funziona in modo più simile all’occhio umano. Integrando due diverse celle solari sensibilizzate a colorante che rispondono in modo differente alle varie lunghezze d’onda della luce, la sinapsi artificiale genera la propria elettricità tramite la conversione dell’energia solare, distinguendo i colori con una precisione straordinaria.

Il sistema è in grado di rilevare differenze cromatiche con una risoluzione di 10 nanometri su tutto lo spettro visibile, avvicinandosi alle capacità visive umane. Mostra inoltre risposte bipolari, producendo una tensione positiva sotto luce blu e negativa sotto luce rossa, consentendo di eseguire operazioni logiche complesse che normalmente richiederebbero più dispositivi convenzionali.

Per dimostrare le applicazioni pratiche, i ricercatori hanno utilizzato il loro dispositivo in un framework di reservoir computing fisico per riconoscere diversi movimenti umani registrati in rosso, verde e blu. Il sistema ha raggiunto un’impressionante accuratezza dell’82% nella classificazione di 18 diverse combinazioni di colori e movimenti, utilizzando un solo dispositivo invece dei molteplici fotodiodi necessari nei sistemi convenzionali.

Le implicazioni di questa ricerca si estendono a numerosi settori. Nei veicoli autonomi, questi dispositivi potrebbero consentire un riconoscimento più efficiente di semafori, segnali stradali e ostacoli. In ambito sanitario, potrebbero alimentare dispositivi indossabili per il monitoraggio dei parametri vitali con un consumo minimo di batteria. Per l’elettronica di consumo, questa tecnologia potrebbe portare a smartphone e visori per realtà aumentata/virtuale con una durata della batteria notevolmente superiore, mantenendo avanzate capacità di riconoscimento visivo.

"Crediamo che questa tecnologia contribuirà alla realizzazione di sistemi di visione artificiale a basso consumo con capacità di discriminazione cromatica simili a quelle dell’occhio umano", ha commentato il dottor Ikuno. Questa scoperta rappresenta un passo significativo verso l’adozione di una computer vision efficiente nei dispositivi edge, permettendo alla tecnologia di tutti i giorni di vedere il mondo più come lo vediamo noi.

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