Immagine copertina generata con l’intelligenza artificiale
Un prototipo sviluppato dalla RMIT University punta a riprodurre alcuni dei meccanismi con cui l’occhio e il cervello umano elaborano le informazioni visive. Il sistema combina infatti sensore, memoria ed elaborazione dei dati nello stesso dispositivo, riducendo la necessità di trasferire continuamente informazioni tra componenti separati. Una tecnologia ancora nelle prime fasi della ricerca, ma che potrebbe in futuro contribuire allo sviluppo di smart bionic eye e di sistemi di visione a basso consumo energetico.
Un nuovo paradigma per la smart bionic eye
La ricerca è stata guidata dal professor Sumeet Walia presso il Centre for Opto-electronic Materials and Sensors (COMAS) di RMIT e nasce dall’idea di avvicinare l’elettronica al funzionamento dei sistemi biologici. Il cervello umano e l’occhio riescono infatti a gestire grandi quantità di informazioni consumando relativamente poca energia, un principio che i ricercatori stanno cercando di replicare attraverso nuovi dispositivi neuromorfici.
A differenza di una videocamera tradizionale, che acquisisce ogni fotogramma e invia grandi quantità di dati ad altri componenti per l’elaborazione, il prototipo è progettato per svolgere una parte significativa di queste operazioni direttamente nel punto in cui l’informazione viene raccolta.
La tecnologia potrebbe quindi ridurre la quantità di dati e di energia necessari per compiti visivi complessi, anche se le sue applicazioni pratiche restano ancora lontane.
Semplificazione architetturale e risparmio energetico
Il cuore della soluzione è un chip di 2 centimetri per 2 centimetri, inserito in un prototipo più grande, da 15 × 14 × 3 centimetri, che contiene l’elettronica necessaria per leggere, elaborare e comunicare le informazioni.
Il sistema è stato realizzato attraverso una serie di sviluppi basati sul disolfuro di molibdeno (MoS₂), un materiale semiconduttore spesso soltanto pochi atomi. Sensore, elaborazione e memoria sono integrati nello stesso sistema, evitando di dover spostare continuamente i dati tra unità distinte.
Secondo i ricercatori, proprio questa architettura può contribuire a ridurre il trasferimento, l’archiviazione e l’elaborazione dei dati, con potenziali vantaggi sul fronte dei consumi energetici.
Interazione tra sensori, memoria e processore
Durante i test di laboratorio, il prototipo è stato addestrato a riconoscere numeri, forme e movimenti. Il sistema è in grado di rilevare cambiamenti nelle immagini osservate, conservarne le informazioni come memoria ed elaborarle localmente.
Il risultato, spiegano i ricercatori, è un dispositivo che si avvicina maggiormente al modo in cui funziona la visione biologica. Non si tratta quindi soltanto di un sensore capace di acquisire informazioni: parte dell’elaborazione avviene direttamente all’interno del sistema.
Questa caratteristica assume particolare importanza nel caso di una futura smart bionic eye, che dovrebbe essere in grado non soltanto di catturare immagini, ma anche di individuare i cambiamenti rilevanti, conservare le informazioni necessarie ed elaborare rapidamente i segnali visivi consumando poca energia.
Una nuova tecnica per produrre i dispositivi
La ricerca ha affrontato anche un problema diverso ma fondamentale: la produzione dei componenti. Il team ha sviluppato un processo di fabbricazione basato sull’acqua per trasferire semiconduttori sottili come atomi ed elettrodi.
Secondo quanto riportato dai ricercatori, il metodo consente di ottenere significativamente meno difetti rispetto alle tecniche convenzionali, migliorando le prestazioni elettriche e quelle legate alla rilevazione della luce.
Si tratta di un passaggio importante per la ricerca, perché l’efficacia del dispositivo non dipende soltanto dall’architettura neuromorfica, ma anche dalla possibilità di realizzare questi materiali e componenti con prestazioni adeguate.
Prospettive future per la smart bionic eye
Le applicazioni concrete sono ancora lontane e il prototipo rappresenta soprattutto una dimostrazione sperimentale nelle prime fasi della ricerca. I ricercatori ritengono tuttavia che la tecnologia possa, in prospettiva, trovare impiego anche nei sistemi avanzati di visione artificiale, nei veicoli autonomi, nella robotica e nei sensori intelligenti.
L’approccio potrebbe inoltre avere implicazioni per l’AI, in un momento in cui la crescente quantità di dati da elaborare richiede infrastrutture sempre più energivore. I sistemi neuromorfici puntano infatti a elaborare le informazioni più vicino al luogo in cui vengono raccolte, limitando la quantità di dati che deve essere trasmessa, conservata e analizzata altrove.
RMIT ha già depositato per l’invenzione una domanda internazionale di brevetto secondo il Patent Cooperation Treaty (PCT). Per i ricercatori, un’eventuale possibilità di portare la tecnologia a una scala maggiore potrebbe contribuire allo sviluppo di sistemi AI più efficienti dal punto di vista energetico.
Fonte: Techxplore
