인공 망막은 중간 부분의 인식과 인코딩을 가능하게 합니다.

Jan 23, 2024

뇌를 모방하는 새로운 컴퓨팅 시스템을 개발하려는 노력의 일환으로 싱가포르와 중국의 연구자들은 중적외선(MIR)을 방출하는 물체를 인지하고 인식할 수 있는 인공 망막 장치를 고안했습니다. 인간의 시력이 작동하는 방식에서 영감을 받은 뉴로모픽 장치는 의료 진단, 자율 주행, 지능형 야간 투시 및 군사 방어를 위한 중요한 기술인 더 나은 MIR 머신 비전을 향한 한 단계입니다.

현재 적외선 머신 비전에는 감각 장치와 처리 장치가 물리적으로 분리되어 있어 대량의 중복 데이터가 생성됩니다. 이는 컴퓨팅 및 에너지 비효율성을 초래하므로 이상적이지 않습니다. 대조적으로, 인간의 시각 감각 시스템은 매우 효율적입니다. 시각적 데이터(우리 두뇌 수신의 80% 이상)를 인식하고 처리하는 조밀한 망막이 있으며, 이 데이터는 추가 처리를 위해 뇌의 시각 피질로 전송됩니다. 망막의 광수용체는 연속적인 빛 자극을 받아 전위로 변환되고, 전위는 스파이크라고 불리는 일련의 전기 펄스로 인코딩됩니다. 그런 다음 자극 정보가 포함된 일련의 스파이크가 시각 피질로 이동합니다.

생물학적 망막에서 영감을 받아 싱가포르 난양기술대학교의 Fakun Wang과 Fangchen Hu는 동료들과 함께 2D 반 데르 발스 이종 구조를 기반으로 한 광전자 망막을 발명했습니다. 이 이종 구조는 몰리브덴 텔루라이드(MoTe2) 층 위에 흑비소인(b-AsP) 층으로 구성됩니다. 이 소재는 빛에 대한 빠른 반응과 높은 흡수 효율을 위해 선택되었습니다.

이전 연구에서는 가시광선 및 근적외선(NIR) 파장의 빛에 민감한 뉴로모픽 장치를 개발하는 데 중점을 두었습니다. 이 연구는 파장 범위를 MIR로 확장합니다. 이 최신 연구의 또 다른 중요한 참신함은 인코딩 기능이 전기적보다는 광학적으로 구동된다는 점이며, 이는 고속 작동에 유망합니다.

MIR 레이저 펄스와 동시에 적용되는 프로그래밍 가능한 NIR 레이저 펄스는 정보를 스파이크 트레인으로 인코딩합니다. 확률론적 NIR 펄스는 장치의 MIR 여기 전류를 변경하며, 전류가 임계값을 초과하면 스파이크가 생성됩니다. 이는 인간 망막의 인코딩을 에뮬레이트합니다. 이 장치는 100kHz의 NIR 펄스 주파수에서도 빛에 안정적인 응답을 제공하여 고정밀 MIR 강도 코딩을 보장합니다.

지능형 시스템의 또 다른 중요한 특징은 적응입니다. 시각적 환경에 적응하려면 MIR 비전 시스템은 MIR 강도의 넓은 동적 작동 범위와 높은 인코딩 정밀도를 갖추어야 합니다. 연구원들은 MIR 레이저로 조명된 숫자 "3"의 9개의 속이 빈 숫자가 있는 금속 마스크를 사용하여 장치를 테스트했습니다. 이는 조직 샘플과 같은 실제 MIR 표적을 모방하는 데 사용되었습니다. 그들은 인코딩된 이미지가 원본 이미지와 97% 이상의 정밀도로 일치하는 뛰어난 인코딩 정밀도를 발견했습니다. 또한 팀은 NIR 펄스 매개변수를 사용하여 동적 작업 범위와 정밀도를 제어할 수 있음을 보여주었습니다.

인공눈은 인간의 시력을 능가할 가능성이 있다

또한 그들은 가장 효율적이고 두뇌와 유사한 인공 신경망(ANN) 중 하나로 간주되는 스파이크 신경망에 장치를 연결했습니다. 이 ANN에서 뉴런은 뇌에서와 마찬가지로 정보 전달자로서 스파이크를 보내고 받음으로써 통신합니다. 그들은 이 시스템을 사용하여 이미지 처리 시스템을 훈련하는 데 사용되는 MNIST 데이터 세트에서 숫자의 MIR 이미지를 분류했으며 96% 이상의 정확도를 달성했습니다.

연구를 주도한 Wang은 인공 망막이 CMOS 기술과 호환 가능하며 연구를 진행하기 위한 두 가지 방법을 제안했습니다. "하나는 메모리 기능을 이 장치에 통합하는 등 장치 기능을 개선하여 통합을 실현하는 것입니다. 인식, 인코딩, 메모리 및 처리. 또 다른 하나는 더 빠른 작동 속도와 더 낮은 에너지 소비를 달성하기 위해 장치를 유도파 나노포토닉스와 결합하는 것입니다."