Вдохновленная бабочкой технологии ИИ для полетов

Вдохновленная бабочкой визу-химическая интеграция.а) Упрощенная абстракция визуальных и химических стимулов от мужских бабочек и визух-химической интеграции у женских бабочек.б) Нейроморфное оборудование, вдохновленное бабочкой, содержит монослойные монослойные мемтрансесковые на основе зрительного афферентного нейрона, графеновый нейроны на основе графена и нейро-миметические цирки на основе мемтрансистора MOS2.Кредит: передовые материалы (2023).Doi: 10.1002/adma.202307380

Чтобы сделать ИИ таким же умным, как бабочки, команда исследователей Penn State создала многозенсорную платформу ИИ, которая является более продвинутой и использует меньше энергии, чем другие технологии искусственного интеллекта.

По словам исследователей, текущие технологии ИИ часто терпят неудачу, имитируя мультисенсорные процессы принятия решений, которые люди и животные используют.Это может ограничить потенциал ИИ для использования в робототехнике и интеллектуальных датчиках, которые обнаруживают опасности, такие как неисправные структуры или неизбежные химические утечки.

«Если вы подумаете об искусственном интеллекте, который у нас есть сегодня, у нас есть очень хорошие процессоры изображений, основанные на визуальных или превосходных языковых процессорах, которые используют аудио», - сказал Саптарши Дас, доцент инженерных наук и механиков и соответствующий автор исследования, опубликованного в «Расширенных материалах».Полем

«Но когда вы думаете о большинстве животных, а также о людях, принятие решений основано на более чем одном смысле. В то время как ИИ работает довольно хорошо с одним сенсорным вводом, мультисенсорное принятие решений не происходит с текущим ИИ».

Хеликониевые бабочки выбирают партнера по одновременной визуальной сигнале - посмотрим, что крыло потенциального партнера действительно является одной из бабочек Хеликония, и химический сигнал феромонов, выпущенных другой бабочкой.Следует отметить, что Дас сказал, что бабочка управляет этим крошечным мозгом, который использует минимальную энергию.Это непосредственно контрастирует с современными вычислениями, которые потребляют значительное количество энергии.

«Бабочки и многие другие мозги животных очень крошечные, и они используют низкое количество ресурсов, как с точки зрения используемой энергии, так и физического размера мозга», - сказал Дас.«И все же они выполняют вычислительные задачи, которые полагаются на несколько сенсорных входов одновременно».

Чтобы имитировать это поведение в электронном виде, исследователи обратились к возможному решению, которое включает 2D -материалы, которые имеют толщину от одного до нескольких атомов.Исследователи разработали аппаратную платформу из двух двухмерных материалов, сульфида молибдена (MOS2) и графена.

Часть MOS2 аппаратной платформы представляет собой мемтрансатор, электрон, который может выполнять как память, так и информационные процессы.Исследователи выбрали MOS2 для своих способностей к свету, которые имитируют визуальные возможности бабочки.

Графеновая часть устройства представляет собой хемотрансустор, который может обнаруживать химические молекулы и имитировать обнаружение феромонов мозга бабочки.

«Визуальный сигнал и химический сигнал Pheromone приводят решение о том, будет ли эта женщина-бабочка спариваться с мужской бабочкой или нет»,-сказал соавтор Субир Гош, докторант второго курса по инженерной науке и механикам.

«Итак, мы получили идею, вдохновленную этим, подумав, как у нас есть 2D-материалы с этими возможностями. Фотография MOS2 и химически активного графена могут быть объединены для создания визуахимической интегрированной платформы для ИИ и нейроморфического вычисления».

Исследователи протестировали свое устройство, обнажив свой датчик с двойным материалом различным цветным огням, имитируя визуальные сигналы и применяя растворы с различными химическими составами, напоминающими феромоны, выделяемые бабочками.

Цель состояла в том, чтобы увидеть, насколько хорошо их датчик может интегрировать информацию как от детектора фото, так и из Chemisensor, аналогично тому, как успех спаривания бабочки зависит от сопоставления цвета крыла и силы феромона.

Измеряя выходной отклик, исследователи определили, что их устройства могут плавно интегрировать визуальные и химические сигналы.Это подчеркивает потенциал для их датчика для обработки и интерпретации различных типов информации одновременно, сказали они.

«Мы также представили адаптивность в схемах нашего датчика, так что один сигнал может сыграть более значительную роль, чем другой»,-сказал Йикай Чжэн, докторский студент четвертого курса по инженерной науке и механикам и соавтор исследования.«Эта адаптивность сродни тому, как женщина -бабочка регулирует свое спариваемое поведение в ответ на различные сценарии в дикой природе».

Исследователи сообщили, что двойное зондирование в одном устройстве также более энергоэффективно, когда они контрастируют с текущим способом работы систем ИИ.Они собирают данные из разных датчиков, а затем переводят их в обработливый модуль, что может вызвать задержки и чрезмерное потребление энергии.

Затем исследователи сказали, что они планируют расширить от интеграции двух чувств в свое устройство до трех чувств, имитируя, как рака использует визуальные, тактильные и химические сигналы, чтобы почувствовать добычу и хищников.Цель состоит в том, чтобы разработать аппаратные устройства ИИ, способные обрабатывать сложные сценарии принятия решений в различных средах.

«У нас могут быть сенсорные системы в таких местах, как электростанция, которая обнаружила бы потенциальные проблемы, такие как утечки или сбои системы, основанные на нескольких сенсорных сигналах», - сказал Гош.«Например, химический запах, или изменение вибрации или визуально обнаружение слабостей. Тогда это лучше поможет системе и сотрудникам определить, что им нужно сделать, чтобы исправить его быстро, потому что это не просто полагаться на какой -то смысл, но и несколько. ”

Больше информации: Yikai Zheng et al., Многоусловная нейроморфная платформа, вдохновленная бабочкой, для интеграции визуальных и химических сигналов, передовых материалов (2023).Doi: 10.1002/adma.202307380