Совершенно новый тип чипа распознает изображения всего за наносекунды

Новый электронный глаз, созданный из светочувствительной электроники и нейронных сетей, интегрированных в один чип, значительно превосходит существующие процессоры изображений. Скорость его работы 50 наносекунд. Фактически, он делает то же самое, что и глаз человека и животного, — он предварительно обрабатывает визуальную информацию, прежде чем передать ее в мозг. Новый сенсор увеличивает скорость работы систем распознавания изображений не в раз, а на порядки. Это снижает потребление электроэнергии.

Компьютерное зрение является неотъемлемой частью многих последних разработок в области искусственного интеллекта, беспилотных автомобилей, заводских роботов и многого другого. Машины распознают то, что видят все лучше и лучше, но в то же время затраты на требуемую вычислительную мощность пропорционально возрастают.

Датчик, который может одновременно воспринимать и обрабатывать изображение без преобразования и пересылки данных в другое место, позволяет намного быстрее распознавать изображения со значительно меньшим энергопотреблением.

В ходе тестов разработчики продемонстрировали способность учиться путем наблюдения и продемонстрировали его способность правильно классифицировать изображения с невероятной скоростью 50 наносекунд на изображение.

Чип сделан из листа диселенида вольфрама толщиной всего в несколько атомов, в который интегрированы светочувствительные фотодиоды. Этот материал придает чипу уникальные электрические свойства, включая внешний контроль его чувствительности. Это означает, что нейронная сеть, интегрированная в микросхему, может быть обучена классифицировать визуальную информацию, изменяя чувствительность светодиодов до получения правильного ответа. В частности, в этом случае микросхема обучается распознавать пиксельные версии букв n, v и z.

Пока этот искусственный глаз состоит всего из 27 фотодиодов и может распознавать изображения, состоящие из блоков 3×3. Но даже в этой форме он полезен в стандартных машинных операциях, таких как буквенная классификация.

Конечно, это только начало, и представленный прототип подтверждает верность концепции. Ожидается его значительное улучшение.