Zespół badawczy kierowany przez profesora nadzwyczajnego Takashiego Ikuno z Uniwersytetu Naukowego w Tokio stworzył sztuczną synapsę, która może zrewolucjonizować sposób, w jaki sztuczna inteligencja przetwarza informacje wizualne na obrzeżach sieci.
Przełomowe urządzenie, opisane w Scientific Reports 12 maja 2025 roku, łączy dwa różne barwnikowe ogniwa słoneczne, reagujące odmiennie na różne długości fal światła. W przeciwieństwie do konwencjonalnych optoelektronicznych sztucznych synaps wymagających zewnętrznego zasilania, ta synapsa generuje własną energię dzięki konwersji energii słonecznej, co czyni ją szczególnie przydatną w zastosowaniach edge computingu, gdzie efektywność energetyczna jest kluczowa.
System potrafi rozróżniać kolory z rozdzielczością 10 nanometrów w całym widzialnym spektrum, zbliżając się do poziomu rozróżniania barw przez ludzkie oko. Wykazuje odpowiedzi bipolarnie – generuje napięcie dodatnie pod wpływem światła niebieskiego i ujemne pod wpływem światła czerwonego, co umożliwia wykonywanie złożonych operacji logicznych bez dodatkowych układów.
„Wierzymy, że ta technologia przyczyni się do realizacji niskoprądowych systemów maszynowego widzenia, które będą rozróżniać kolory na poziomie zbliżonym do ludzkiego oka” – komentuje dr Ikuno. Zespół zademonstrował możliwości urządzenia, wykorzystując je w fizycznym frameworku reservoir computing do rozpoznawania różnych ludzkich ruchów zarejestrowanych w kolorach czerwonym, zielonym i niebieskim, osiągając imponującą dokładność 82% przy klasyfikacji 18 różnych kombinacji kolorów i ruchów za pomocą pojedynczego urządzenia.
Implikacje tych badań obejmują wiele branż. W pojazdach autonomicznych takie urządzenia mogą umożliwić wydajniejsze rozpoznawanie sygnalizacji świetlnej, znaków drogowych i przeszkód. W opiece zdrowotnej mogą zasilać urządzenia noszone monitorujące parametry życiowe, takie jak poziom tlenu we krwi, przy minimalnym zużyciu baterii. W elektronice konsumenckiej technologia ta może doprowadzić do powstania smartfonów i zestawów do rzeczywistości rozszerzonej o znacznie wydłużonym czasie pracy na baterii, przy zachowaniu zaawansowanych możliwości rozpoznawania obrazu.
Wraz z rozwojem edge computingu – według prognoz Gartnera do 2025 roku 75% danych przedsiębiorstw będzie przetwarzanych na obrzeżach sieci – innowacje takie jak ta samonapędzana sztuczna synapsa będą kluczowe dla umożliwienia działania AI w środowiskach o ograniczonych zasobach.