Es gab eine Zeit, in der Computer und das menschliche Gehirn in Paralleluniversen lebten und nicht wirklich miteinander kommunizieren konnten. Erstere sind hocheffizient in der Berechnung, aber blind für die Komplexität der realen Welt. Das zweite ist ein evolutionäres Wunder bei der Interpretation visuellen Chaos, jedoch mit begrenzter reiner Rechenleistung. Heute schließt sich diese Lücke dank des neuromorphen Chips. entwickelt an der RMIT University. Dieses mikroskopische Gerät kann nicht nur sehen: Es interpretiert und merkt sich Dinge, genau wie unser Gehirn. Ohne auf externe Computer angewiesen zu sein, erkennt es Bewegungen, erstellt visuelle Erinnerungen und verarbeitet Informationen mit einer Energieeffizienz, die herkömmliche digitale Systeme in den Schatten stellt.
Im Mittelpunkt dieser neuromorphen Chip-Revolution steht der Molybdändisulfid, ein Material, das so dünn ist, dass es fast zweidimensional ist, sich aber dennoch wie die Neuronen in unserem Gehirn verhalten kann.
Die Struktur des künstlichen Gehirns
Das Gerät verwendet einen radikal anderen Ansatz als herkömmliche Systeme künstliche Sicht. Anstatt jedes einzelne Bild zu erfassen und zu analysieren (was enorme Rechenressourcen erfordern würde), erkennt der neuromorphe Chip nur signifikante Änderungen in der Umgebung, ein Prozess, der als „Kantenerkennung“ bezeichnet wird.
Wie Professor erklärt Sumeet Walia, Direktor des Zentrums für optoelektronische Materialien und Sensoren am RMIT:
„Dieses Testgerät ahmt die Fähigkeit des menschlichen Auges nach, Licht aufzunehmen, und die Fähigkeit des Gehirns, visuelle Informationen zu verarbeiten.“
Dies ermöglicht Veränderungen in der Umgebung sofort wahrnehmen und Erinnerungen schaffen ohne riesige Datenmengen und Energie zu verbrauchen.
Die Technologie basiert auf der Spiking-Neural-Networks (SNN), die wie echte Neuronen funktionieren, indem sie durch diskrete Signale oder „Spikes“ aktiviert werden. Das Herzstück des Geräts ist Molybdändisulfid (MoS₂), eine Metallverbindung mit Defekten auf atomarer Ebene, die Licht erkennen und in elektrische Signale umwandeln kann, genau wie die Neuronen im menschlichen Gehirn.
Revolutionäre Anwendungen
Die Auswirkungen dieser Technologie sind weitreichend und disruptiv. Im autonome FahrzeugeBildverarbeitungssysteme mit neuromorphen Chips könnten Veränderungen in der Szene nahezu augenblicklich erkennen und so sofortige Reaktionen ermöglichen, die Leben retten könnten.
Für fortgeschrittene Robotik, bietet diese Technologie die Möglichkeit natürlicherer Interaktionen. „Für Roboter, die in der Fertigung oder als persönliche Assistenten eng mit Menschen zusammenarbeiten, könnte die neuromorphe Technologie natürlichere Interaktionen ermöglichen“, sagt Professor Akram Al-Hourani, stellvertretender Direktor von COMAS und Co-Autor des Studie in Advanced Materials Technologies veröffentlicht.
Dank der Finanzierung durch den Australian Research Council skaliert das Team den Einzelpixel-Prototyp nun auf eine größere Anzahl von MoS₂-basierten Geräten. Wie berichtet Australische Fertigung, der Doktorand Thiha Aung, Erstautor der Studie, zeigte, dass atomar dünnes MoS₂ das Verhalten von ein „Integrate-and-Fire“-Neuron, ein grundlegendes Element von neuronalen Netzwerken mit Spikes.
Die Zukunft des Sehens und neuromorpher Chips
„Obwohl unser System einige Aspekte der neuronalen Verarbeitung im Gehirn nachahmt, insbesondere beim Sehen, handelt es sich immer noch um ein vereinfachtes Modell“, gibt Walia zu. Das Team betrachtet seine Arbeit als Ergänzung zur herkömmlichen Computertechnik, nicht als Ersatz. Konventionelle Systeme sind bei vielen Aufgaben hervorragend geeignet, während die neuromorphe Technologie erhebliche Vorteile bei der Bildverarbeitung bietet, wo Energieeffizienz und Echtzeitbetrieb entscheidend sind.
Forscher untersuchen neben MoS₂ auch andere Materialien, die die Infrarotfähigkeiten erweitern und so neue Möglichkeiten für die Überwachung globaler Emissionen und die intelligente Erkennung von Schadstoffen wie giftigen Gasen, Krankheitserregern und Chemikalien eröffnen könnten.
Schon bald könnten diese effizienteren und effektiveren Computer-Vision-Systeme herkömmliche digitale Vision-Technologien überflüssig machen. Unser Vorschlag gerade am Anfang: Es wird eine neue Ära anbrechen, in der künstliche Intelligenz autonom ihre eigenen neuronalen Chips entwirft und uns zu einer kreativen Symbiose zwischen dem menschlichen Geist und künstlicher Intelligenz führt.
