2020年11月19日，一种将成像、处理、机器学习和内存结合在一起的芯片，通过模仿人脑处理视觉信息的方式来增强人工智能。
该设备受到光遗传学的启发。这种生物技术工具使科学家可以通过用激光刺激和操纵神经元来深入人体的电气系统。它由超薄的黑色磷制成，可根据光的不同波长改变电阻，将不同颜色的光照射到芯片上可以实现诸如成像和内存存储之类的功能。
由于该设备将多个组件和功能集成到一个类似于人脑的平台上，因此能够显着提高效率和准确性。受神经启发的硬件旨在减少对软件和异地数据处理的依赖。
图：展示了该技术如何在单个电子设备中结合驱动AI所需的核心软件和图像捕获硬件。
RMIT副教授Sumeed Walia说：“想象一下集成了这种受神经启发的硬件的汽车中的行车记录仪，它可以识别灯光、标志和物体，并且无需连接到互联网即可做出即时决策。通过将所有功能整合到一个芯片中，我们可以在自主和AI驱动的决策中提供前所未有的效率和速度。”
该技术基于同一团队推出的早期原型芯片，该芯片使用光创建和修改内存。该芯片当前迭代的新的内置功能使该芯片能够捕获并自动增强图像并分类编号。可以对芯片进行额外的训练，以识别出超过90％的潜在准确率的图案和图像。
根据研究人员Taimur Ahmed的说法，与现有技术相比，基于光的计算速度更快，更准确，并且所需的能源明显更少。
他说：“通过将如此多的核心功能打包到一个紧凑的纳米级设备中，我们可以拓宽机器学习和AI集成到较小应用程序中的视野。例如，将我们的芯片与人工视网膜一起使用，将使科学家能够使这一新兴技术小型化并提高仿生眼的准确性。”
Ahmed说，该原型机是朝着芯片上大脑技术的最终目标迈出的重要一步，该技术能够像人类一样从环境中学习。
该研究发表在《Advanced Materials》上。
