Массив синаптических устройств объединяет зондирование, память и обработку для искусственного видения

В разработке для искусственного интеллекта исследователи представили массив синаптических устройств, который демонстрирует обещание для улучшения искусственных визуальных систем. Этот инновационный массив, измеряя компактный 0,7 × 0,7 см²интегрирует возможности зондирования, памяти и обработки, чтобы имитировать сложные функции визуальной системы человека.

Использование монослойного дисульфида молибдена в масштабе (МОС₂и наночастицы золота для усиленного захвата электронов, массив демонстрирует замечательную координацию между оптическими и электрическими компонентами. Он способен как на написание, так и стирание изображений и достиг 96,5% точности распознавания цифр, отмечая значительный скачок вперед в разработке крупномасштабных нейроморфных систем.

Визуальная система человека эффективно обрабатывает сложные визуальные данные с помощью взаимосвязанной сети, которая позволяет параллельно обработать. Тем не менее, современные системы искусственного зрения сталкиваются с многочисленными проблемами, включая сложность цепи, высокое энергопотребление и трудности в миниатюризации.

Эти проблемы возникают из -за разделения между сигнальными устройствами и подразделениями обработки, препятствуя способности обрабатывать визуальную информацию параллельно. Несмотря на предыдущие попытки, моделирование полной биологически вдохновленной системы зрения с одним устройством оставалось неуловимым, что привело к необходимости более интегрированных, эффективных решений, способных к обработке в реальном времени.

Исследование, опубликованное в Microsystems & Nanoengineering теперь ввел решение для этих давних проблем. Во главе с командой из Пекинского технологического института, исследование представляет собой массив синаптических устройств 28 × 28, изготовленный с использованием MOS₂ Полевые воротные транзисторы. Это устройство не только повторяет нейронные сети визуальной системы человека, но также обеспечивает исключительную оптоэлектронную синаптическую производительность, устанавливая почву для более эффективных и интегрированных искусственных визуальных систем.

Используя MOS₂ Транзисторы с плавающей загрузкой в ​​сочетании с наночастицами золота в качестве слоев захвата электронов, исследователи достигли стабильных и равномерных оптоэлектронных характеристик, способных моделировать ключевые синаптические поведения, такие как возбуждающий постсинаптический ток (EPSC) и парное упрощение Pulse (PPF). Массив продемонстрировал соотношение включения/выключения около 10⁶ и средняя мобильность 8 см²V.^-1с^-1Полем

Примечательно, что массив смог хранить и обрабатывать данные изображения, такие как эмблема Пекинского технологического института, демонстрируя его потенциал для обработки оптических данных. Кроме того, способность регулировать интенсивность света и точность распознавания тонкой настройки обеспечивает новый метод для оптимизации производительности системы в различных условиях освещения.

Цзин Чжао, соответствующий автор исследования, сказал: «Наши результаты предлагают жизнеспособный путь к крупномасштабным интегрированным искусственным визуальным нейроморфным системам.₂-На основе синаптической массивы представлен основной шаг к практическим приложениям, от моделирования на уровне устройства до интеграции в общей системе ».

Достижения в области искусственных синаптических нейронных сетей представляют собой многочисленные преимущества, включая высокую интеграцию, стабильную однородность и мощные возможности параллельной обработки. Эти атрибуты могут преобразовать производительность вычислительных систем.

Способность сети одновременно обрабатывать оптоэлектронные сигналы и регулировать синаптические веса с помощью световых сигналов уже продемонстрировала впечатляющие результаты в распознавании рукописных цифр с точностью 96,5%. Этот прорыв открывает захватывающие возможности для будущего глубокого обучения и искусственного видения, потенциально открывая более умные, более эффективные системы в ближайшем будущем.