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(Foco Nanowerk) La gente comprende el mundo visual sin esfuerzo, a pesar del desorden fragmentado de luz que llega a la retina. Identificar objetos, interpretar escenas y reconocer rostros se basa en cálculos neurológicos de sorprendente velocidad, matices y confiabilidad. Incluso los sistemas de visión artificial más potentes palidecen en comparación con la capacidad de un niño pequeño para analizar su entorno.
La asombrosa eficiencia y el poder de la visión biológica se originan en la propia retina, donde circuitos neuronales especializados comienzan a extraer características de la imagen incluso antes de que las señales lleguen al cerebro. Las neuronas sensibles a la luz y los grupos de células de soporte actúan como procesadores adaptativos que enfatizan selectivamente elementos visuales como los bordes, el movimiento y el color. A través de una mayor optimización, la extracción de detalles se refina continuamente para mejorar los componentes de imagen más relevantes para el comportamiento en contextos complejos. Un preprocesamiento exhaustivo permite sacar conclusiones rápidas sobre las capas neuronales posteriores.
Desarrollar cámaras semiconductoras de óxido de metal complementarias para cumplir con los requisitos de filtrado de inspiración biológica mediante la implementación de recursos computacionales masivos en matrices de píxeles. Cada nodo fotosensor microscópico requeriría memoria y procesamiento asociados. Pero las tecnologías de silicio no pueden ofrecer neuronas tan complejas que se integren y activen a escalas de tamaño y energía viables.
En cambio, investigadores de la Universidad Normal de Nanjing en China están demostrando ahora un enfoque basado en nanomateriales utilizando perovskitas orgánicas-inorgánicas híbridas (OIHP) cultivadas en solución que combinan intrínsecamente tanto la fotodetección como la modulación de señales sinápticas dinámicas y adaptativas en elementos de escala de un solo micrómetro.
Las tesis centrales
Investigación
El uso de procesos fotoconductores únicos asociados con iones móviles y excitones acoplados en películas cristalinas de OIHP evita gran parte de la extensa ingeniería necesaria para emular comportamientos neuronales como la facilitación de impulsos emparejados o la plasticidad dependiente del tiempo de pico utilizando componentes electrónicos convencionales. Más bien, la fotónica innata refleja la percepción, la memoria y la adaptación simultáneas que se encuentran en los fotorreceptores interconectados y las células horizontales de la retina.
En Materiales avanzados (“Perovskitas monolíticas 2D habilitadas para sinapsis fotónicas artificiales para sensores de visión neuromórficos”), el equipo de investigación informa sobre un nuevo fotodetector que utiliza perovskitas híbridas orgánicas-inorgánicas (OIHP) monolíticas 2D como material activo central para reproducir propiedades sinápticas complejas.
En los mamíferos, la información ingresa al cerebro a través de neuronas sensoriales que responden a estímulos como la luz, el sonido o el tacto. El mimético sináptico sensible a la luz de los investigadores puede detectar de manera similar señales de luz mientras modela comportamientos sinápticos importantes, como la facilitación de impulsos emparejados, la plasticidad dependiente de picos y la formación de memoria.
Al integrar la percepción y el procesamiento de la información en un solo sistema, la arquitectura del dispositivo sigue de cerca la estructura básica del cerebro. Además, el equipo demostró que su fotodetector sináptico permite importantes funciones de percepción y aprendizaje cuando se conecta a una red neuronal artificial. Los aumentos significativos en el rendimiento podrían permitir nuevas clases de tecnologías inspiradas en el cerebro y al mismo tiempo arrojar luz sobre la inteligencia biológica.
Los esfuerzos anteriores para desarrollar sinapsis artificiales para la computación neuromórfica requirieron diseños elaborados de múltiples componentes para inducir la captura, localización y dinámica de liberación gradual del portador, necesarias para la memoria y el aprendizaje.
Por el contrario, los investigadores descubrieron que la conductividad iónica-electrónica mixta y el fuerte acoplamiento excitón-ion inherente a los cristales OIHP de baja dimensión eran suficientes para establecer una fotoconductividad persistente y no volátil sin la necesidad de una nanoingeniería extensa.
Dentro de la red cristalina, las vacantes positivas móviles y los iones negativos pueden redistribuirse en respuesta a estímulos externos, generando campos de polarización internos que influyen en la retención y recombinación de excitones. Por lo tanto, no es necesaria una personalización experta de las heterouniones, que normalmente subyacen a los diseños de sinapsis artificiales.
El equipo demostró que fotodetectores simples de dos puertos fabricados intercalando cristales entre electrodos ITO exhibían una variedad de respuestas similares a las de las neuronas cuando se exponían a pulsos de luz modelados.
Además de detectar señales ópticas, la fotocorriente escalada linealmente persistió durante casi 90 segundos después de que cesó la iluminación, proporcionando un rastro de memoria continuamente variable. La iluminación pulsada produjo análogos de la potenciación sináptica a corto y largo plazo basados en el número, ancho, intensidad e intervalo del pulso de sintonización. En particular, un índice de facilitación de pulsos emparejados del 126% confirmó la capacidad del dispositivo para reproducir mecanismos clave considerados cruciales para el procesamiento sensorial.
Los investigadores fueron más allá de la imitación de funciones sinápticas aisladas y demostraron la captura, el filtrado y el reconocimiento de patrones de imágenes utilizando conjuntos de fotodetectores sinápticos conectados a redes neuronales básicas. La exposición de las réplicas de sinapsis a imágenes de dígitos numéricos escritas a mano con ruido agregado dio como resultado diferentes tasas de desintegración de la fotocorriente que, con un monitoreo moderado, mejoraron preferentemente el contraste de la imagen y los detalles del primer plano sobre el fondo.
La alimentación de las imágenes preprocesadas clarificadas en un clasificador de red neuronal poco profunda dio como resultado una ganancia de precisión de aproximadamente cuatro veces en comparación con las imágenes ruidosas sin procesar. La dinámica de activación no lineal habilitada por el acoplamiento excitón-ion permitió la implementación de una percepción y toma de decisiones rudimentarias incluso sin la red neuronal. El simple monitoreo de los estados de conducción dependientes del historial de observación en fotodetectores seleccionados permitió el reconocimiento de identidades faciales a partir de un conjunto de entrenamiento previamente aprendido con una precisión de aproximadamente el 90%.
Los resultados ilustran cómo los dispositivos de sinapsis de perovskita reportados podrían conducir a sensores de imagen de próxima generación con procesamiento neuronal integrado similar a la retina. Los avances en la fabricación de matrices escalables de películas cristalinas utilizando técnicas de recubrimiento probadas podrían eventualmente permitir la producción en masa de sistemas de visión neuromórficos de bajo costo.
La implantación directa de una interpretación de datos sensoriales similar a la del cerebro humano en hardware de imágenes electrónicas promete reducir la carga computacional y el consumo de energía asociados con el transporte de datos sin procesar hacia y desde la nube para su almacenamiento o análisis en arquitecturas tradicionales.
Es importante destacar que la estrategia de los investigadores de resumir las funciones sinápticas en interacciones fundamentales entre excitones y redes no solo logra métricas clave como la vida útil de la memoria, el funcionamiento con bajo consumo de energía y la sintonizabilidad del voltaje que son comparables a otras tecnologías emergentes, sino que también tiene implicaciones conceptuales para la Tiene inteligencia artificial diseñada a mano.
Hacer frente a la caótica complejidad del mundo exterior ha ejercido una presión evolutiva implacable durante cientos de millones de años para dar forma a la forma y funcionalidad de los sistemas neuronales biológicos. Como producto indirecto de la insondable innovación de la selección natural, más que como principios axiomáticos fundamentales, el diseño del cerebro probablemente encarna principios físicos computacionales que van más allá de las teorías actuales del procesamiento de la información.
Las sinapsis creadas eliminando complejidades superfluas para revelar efectos físicos crípticos en los sistemas vivos pueden proporcionar conocimientos sobre los fundamentos de la cognición que no se pueden lograr con los paradigmas computacionales tradicionales.
Al demostrar un paso creíble hacia sistemas artificiales que integran la percepción y la inteligencia mediante computación biogénica, esta investigación abre la puerta a ampliar cualitativamente el alcance del aprendizaje automático.
De
Miguel
Berger
– Michael es autor de tres libros de la Royal Society of Chemistry: Nano-Society: Pushing the Boundaries of Technology, Nanotechnology: The Future is Tiny y Nanoengineering: The Skills and Tools Making Technology Invisible Copyright ©
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