شارك
الرئيسية
1 دقيقة
يقول الخبر
قام باحثون بتصميم نوع جديد من العيون الاصطناعية، وذلك بالجمع ما بين الإلكترونيات الحساسة للضوء وشبكة عصبونية على شريحة صغيرة منفردة، وتستطيع هذه العين تحديد ما تراه خلال فترة زمنية لا تتعدى بضعة أجزاء نانوية من الثانية، بشكل أسرع بكثير من الحساسات المرئية الحالية.
أهمية هذا الابتكار
تُعتبر الرؤية الحاسوبية هامة في العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي، من السيارات ذاتية القيادة وصولاً إلى الروبوتات الصناعية والحساسات الذكية التي تلعب دور الأعين في الأماكن البعيدة، وقد أصبحت الآلات بارعة للغاية في الاستجابة لما تراه. ولكن معظم هذه التطبيقات تحتاج إلى استطاعة حاسوبية كبيرة. يتجسد جزء من المشكلة في الاختناق في قلب الحساسات التقليدية، التي تلتقط كميات هائلة من البيانات الرقمية، سواء كانت مفيدة أو غير مفيدة في تصنيف الصورة. تؤدي معالجة هذه الكميات الضخمة من البيانات إلى إبطاء العمل.
إذا تمكن الحساس من التقاط ومعالجة الصورة في نفس الوقت، دون تحويل البيانات أو تمريرها، فسوف يصبح التعرف على الصور أسرع بكثير باستخدام مقدار أقل من الطاقة. نشرت مجلة Nature التصميمَ الذي وضعه باحثون في معهد الضوئيات في فيينا بالنمسا، وهو يحاكي عمل أعين الحيوانات التي تطبق معالجة أولية على المعلومات البصرية قبل تمريرها إلى الدماغ.
كيف يعمل؟
بنى الفريق الشريحة من صفيحة من ثنائي سيلينيد التنجستين بسماكة بضع ذرات وحسب، وبعد ذلك حفروا عليها الديودات الحساسة للضوء، وبعد ذلك قاموا بوصل الديودات حتى تؤلف شبكة عصبونية. تتمتع المادة التي صُنعت منها الشريحة بخصائص كهربائية فريدة، بحيث تسمح بمعايرة الحساسية الضوئية للديودات -أي عقد الشبكة- بشكل خارجي. هذا يعني إمكانية تدريب الشبكة حتى تقوم بتصنيف المعلومات المرئية عن طريق تعديل حساسية الديودات حتى تعطي الاستجابة الصحيحة. بهذا، تم تدريب الشريحة الذكية حتى تتعرف على نسخ مزخرفة وغير واضحة من الأحرف n و v و z.
رؤية محدودة
يمثل الحساس الجديد خطوة مثيرة نحو تعزيز الذكاء الاصطناعي في العتاد الصلب، ما يجعله أكثر سرعة وفعالية. ولكن الطريق ما زالت طويلة؛ فبداية: تتألف العين فقط من 27 كاشف، ولا تستطيع أن تتعامل مع صورة أكثر تعقيداً من صور كتلية بأبعاد 3x3. غير أن هذه الشريحة -وعلى الرغم من صغرها- تستطيع أن تؤدي عدة مهام معيارية بالتعلم الآلي الموجه وغير الموجه، بما فيها تصنيف وترميز الأحرف. يقول الباحثون إن تضخيم الشبكة العصبونية إلى أحجام أكبر بكثير مسألة خالية من التعقيدات.