menu
close

Японская команда создала автономный искусственный синапс с ИИ для периферийных вычислений

Исследователи из Токийского университета науки разработали инновационный автономный искусственный синапс, способный различать цвета с почти человеческой точностью и одновременно генерировать собственную электроэнергию. Устройство, в котором используются красочно-сенсибилизированные солнечные элементы, решает две ключевые задачи машинного зрения: высокоточное определение цвета и энергоэффективность. Эта разработка может революционизировать периферийные вычисления, обеспечив визуальную обработку данных в устройствах с ограниченными ресурсами без необходимости во внешнем источнике питания.
Японская команда создала автономный искусственный синапс с ИИ для периферийных вычислений

Исследовательская группа под руководством доцента Такаси Икуно из Токийского университета науки разработала революционный автономный искусственный синапс, имитирующий человеческое цветовое зрение и потребляющий минимальное количество энергии, что может преобразить применение ИИ на периферии.

Устройство, подробно описанное в статье, опубликованной в Scientific Reports 12 мая 2025 года, объединяет два различных красочно-сенсибилизированных солнечных элемента, реагирующих на разные длины волн света. В отличие от традиционных систем, требующих внешнего питания, этот искусственный синапс самостоятельно генерирует электричество за счёт преобразования солнечной энергии, что делает его идеальным для периферийных вычислений, где критически важна энергоэффективность.

Синапс способен различать цвета во всём видимом спектре с поразительным разрешением в 10 нанометров, что приближается к возможностям человеческого зрения. Под воздействием света разного цвета устройство генерирует противоположные полярности напряжения — положительное для синего и отрицательное для красного, что позволяет выполнять сложные логические операции без дополнительной схемотехники.

«Результаты демонстрируют большой потенциал применения этого оптоэлектронного устройства нового поколения в маломощных системах искусственного интеллекта с функцией визуального распознавания», — объясняет профессор Икуно. При тестировании в рамках вычислений с резервуаром система достигла точности 82% при классификации 18 различных цвето-двигательных комбинаций, используя всего одно устройство, тогда как традиционные подходы требуют несколько фотодиодов.

Это достижение решает одну из ключевых проблем внедрения продвинутых систем машинного зрения в периферийные устройства, где ограничения по питанию и вычислительным ресурсам традиционно сдерживали возможности. Технология может обеспечить более эффективную визуальную обработку данных в смартфонах, дронах, носимых медицинских устройствах и автономных транспортных средствах.

Исследователи видят широкие перспективы применения своей разработки, включая маломощные оптические датчики для автономных смарт-часов и медицинских приборов, что потенциально позволит значительно снизить стоимость по сравнению с существующими технологиями. С учётом того, что машинное зрение становится всё более важным для современных технологий, этот автономный синапс представляет собой значительный шаг на пути к внедрению сложных возможностей компьютерного зрения в повседневные устройства с минимальным энергопотреблением.

Source:

Latest News