В журнале Advanced Materials Technologies опубликована работа исследователей из Королевского технологического института (RMIT). В ней они представили миниатюрное нейроморфное, то есть имитирующее работу мозга, устройство. Оно фиксирует движения руки, хранит воспоминания и анализирует информацию без участия внешних вычислительных систем.
Главная особенность изобретения — способность воспринимать и обрабатывать визуальные сигналы напрямую, с минимальными затратами энергии. По словам руководителя проекта, профессора Сумита Валии, это открывает путь к созданию новых поколений автономных машин и роботов, способных мгновенно реагировать на изменения в окружающей среде.
В основе устройства — дисульфид молибдена, полупроводниковый материал, способный улавливать свет и передавать сигналы аналогично тому, как это делают нейроны в мозге. Исследователи воспользовались дефектами на атомном уровне, чтобы добиться нужных свойств. Это позволило устройству не просто «видеть» движение, но и запоминать его без массивных объемов данных и цифровой обработки.
В эксперименте оно зафиксировало движение машущей руки и сохранило его в памяти, реагируя не на каждый кадр, а только на ключевые изменения. Такой способ называется обнаружением границ и требует гораздо меньше вычислительных ресурсов.
Первый автор работы, Тиха Аунг, объясняет: их экспериментальное устройство имитирует фундаментальную нейронную модель — так называемый нейрон с утечкой, интеграцией и активацией. Это базовый компонент импульсных нейронных сетей, то есть систем, приближенных к принципам работы мозга.
Пока это только однопиксельный прототип, но команда уже работает над масштабируемым решением, пригодным для реальных задач — от автономного транспорта до умных помощников. Такие системы можно будет совмещать с традиционными цифровыми технологиями, усиливая их в задачах, где требуется мгновенная реакция и низкое энергопотребление.
Исследователи также изучают новые материалы, которые позволят расширить диапазон чувствительности устройств, например, до инфракрасного спектра. Это сделает возможным интеллектуальный мониторинг загрязнителей воздуха, токсинов и патогенов в режиме реального времени.
Нейроморфные технологии постепенно выходят за пределы классических микросхем — теперь они объединяются с квантовыми разработками и адаптивными материалами. Один из таких примеров — управляемая сверхпроводимость в 3D-наноструктурах, которая открывает дорогу новым гибким устройствам будущего — об этом вы можете узнать в этой статье.