Исследователи из IIT создали устройство, которое видит, запоминает и обрабатывает изображения в 500 раз экономичнее обычных аналогов
Продолжение поста

На практике систему проверили на задачах распознавания лиц (точность 90%) и сегментации дорожных сцен (точность 85%). Результаты опубликованы в журнале Carbon.

Обычные системы технического зрения работают по цепочке: камера фиксирует изображение, передаёт его в память, оттуда — в процессор, который анализирует каждый пиксель. Такой подход требует непрерывной передачи данных между компонентами и тратит значительную часть энергии именно на этот обмен, а не на само вычисление. Это известная проблема архитектуры фон Неймана.

Новое устройство объединяет все три функции в одном материале. В его основе — нанолисты MXene, электропроводящего двумерного материала, и органический полупроводник poly(3-hexylthiophene) (P3HT), который генерирует электрические заряды под воздействием света. На границе раздела этих двух материалов световой импульс разделяет заряды, и они остаются разделёнными даже после того, как источник света выключен — устройство «помнит» воздействие.

По словам профессора IIT Харагпур Чандра Секхара Тивари, при дальнейшей доработке подобные устройства могут снизить энергопотребление при обработке визуальных данных — особенно там, где оборудование работает непрерывно или в условиях жёстких ограничений по питанию.

Источник: Business Standard (🇮🇳)

#IITGuwahati #IITKharagpur #нейроморфизм #искусственныйсинапс