Komórki nerwowe, neurony, mózg AI (źródło: Pixabay) https://pixabay.com/pl/illustrations/kom%c3%b3rki-nerwowe-neurony-2213009/
Komórki nerwowe, neurony, mózg (źródło: Pixabay) https://pixabay.com/pl/illustrations/kom%c3%b3rki-nerwowe-neurony-2213009/

Neuromorficzne urządzenie półprzewodnikowe z AI, które rozpozna pismo ręczne

Zespół koreańskich naukowców opracował sprzęt wykorzystujący sztuczną inteligencję (AI), dzięki któremu możliwe jest rozpoznawanie pisma ręcznego. Jak zostało zbudowane?

Nanometrowa warstwa materiału litowo-jonowego kluczem urządzenia

Naukowcy z Koreańskiego Instytutu Nauki o Materiałach (KIMS) zdołali opracować neuromorficzne urządzenie półprzewodnikowe, które przypomina budową synapsy i neurony, zlokalizowane w ludzkim mózgu. Wynalazek charakteryzuje duża gęstość i wysoka niezawodność, a jego kluczem jest warstwa materiału litowo-jonowego o niewielkiej grubości, sięgającej zaledwie kilkudziesięciu nanometrów.

Stworzone w KIMS urządzenie jest w stanie przetwarzać i zapamiętywać informacje, co jest możliwe dzięki odbieraniu sygnałów i modulowanie siły połączenia. System nie ma ograniczeń, które występowały w tradycyjnych metodach kontrolowania siły połączenia, gdzie wykorzystywane są pułapki ładunkowe, gdzie trudnym procesem byłoby monitorowanie ruchu jonów.

Działanie neuromorficznego urządzenia półprzewodnikowego z AI (źródło: KIMS)
Działanie neuromorficznego urządzenia półprzewodnikowego z AI (źródło: KIMS)

Model AI rozpozna pismo ręczne i zrobi to z dokładnością na poziomie ponad 96%

Nakładanie na płytkę krzemową cienkiej warstwy zostało zrealizowane przez zastosowanie metody próżniowej osadzania przez napylanie. Z uwagi na to, że powstałe urządzenie przyjmuje typ tranzystorowy, każde przyłożenie pola elektrycznego, pochodzącego z zewnątrz, wywołuje ruch jonów litu, co pozwala na kontrolowanie przewodności wewnątrz stworzonego kanału.

Urządzenie otrzymało model uczenia się, wykorzystujący sztuczną inteligencję, a dokładniej sieci neuronowe, dzięki czemu wynalazek jest w stanie rozpoznawać wzorce pisma ręcznego, a jego dokładność utrzymuje się na poziomie ponad 96%. Sprzęt zachowuje charakterystykę dopasowania siły połączenia w polu elektrycznym powtarzanym ponad 500 razy.

Tak zbudowane urządzenie, wykorzystujące AI, do działania nie potrzebuje procesora czy wbudowanej pamięci, a nawet tradycyjnego przetwornika. Dlatego też mogłoby znaleźć zastosowanie w sprzętach AI o niskim poborze mocy, czyli na przykład w sprzętowych systemach neuromorficznych, sprzętach haptycznych czy czujnikach wizyjnych.