Современные системы искусственного интеллекта полагаются на перемещение больших объемов данных между памятью и процессорами, что ограничивает скорость работы и увеличивает энергопотребление. Человеческий мозг устроен иначе: он объединяет память и вычислительные ресурсы в синапсах, что обеспечивает быстрое и эффективное обучение и восприятие. Воплощение этого подхода в аппаратном обеспечении — главная цель нейроморфных вычислений, особенно в таких задачах, как визуальное восприятие, где собирается и обрабатывается большая часть информации из реального мира.
Исследователи разработали новый тип искусственного синапса, который работает исключительно за счет света. В отличие от большинства существующих устройств, которые на каком-то этапе все еще зависят от электрических сигналов, эта система использует оптические сигналы как для получения информации, так и для обновления своего внутреннего состояния. Отказ от этапов преобразования электрических сигналов может снизить энергопотребление, уменьшить шум и ускорить обработку данных, особенно в системах зрения, которые уже используют свет.
Как сообщается в журнале Advanced Photonics, устройство изготовлено из кристалла, легированного редкоземельными элементами, который после освещения испускает постоянное послесвечение. Этот материал может хранить оптическую информацию в виде захваченных носителей заряда. Когда свет возбуждает кристалл, некоторые из этих носителей сразу испускают свет, а другие остаются в ловушке и высвобождаются позже. Соотношение между этими процессами зависит от истории освещения, что позволяет материалу имитировать работу биологических синапсов, которые меняют силу сигнала в зависимости от предшествующей активности.
Чтобы объяснить и спрогнозировать такое поведение, исследователи разработали модель, которая отслеживает, как возбужденные носители заряда генерируются, захватываются и высвобождаются с течением времени. Модель показывает, как предшествующее воздействие света меняет доступность участков захвата, формируя реакцию устройства на последующие сигналы. Такое поведение, зависящее от предыстории, лежит в основе кратковременной синаптической пластичности в мозге и воспроизводится здесь без какого-либо электрического контроля.
Эксперименты подтвердили две ключевые синаптические функции. При облучении ультрафиолетом устройство демонстрирует фасилитацию парных импульсов: второй световой импульс дает более сильный отклик, если следует сразу за первым. Это происходит потому, что предыдущее возбуждение частично заполняет ловушки, увеличивая долю носителей, которые сразу испускают свет.
При освещении ближним инфракрасным светом наблюдается противоположный эффект. Первый импульс высвобождает захваченные носители заряда, поэтому второй импульс вызывает более слабую реакцию, известную как депрессия при парных импульсах. В совокупности эти эффекты позволяют устройству усиливать и подавлять сигналы, что необходимо для реалистичного воспроизведения нейронной активности.
Экспериментальные измерения совпали с прогнозами модели. Исследователи также показали, что отклик устройства можно регулировать, изменяя интенсивность света, длительность импульса и время его подачи. Дополнительные тесты подтвердили, что наблюдаемое поведение связано с состояниями ловушек в материале, а не с остаточным излучением, что подтверждает физическую обоснованность этого подхода.
Чтобы изучить возможности практического применения, команда объединила этот материал со стандартным кремниевым датчиком изображения и создала прототип нейроморфной камеры. В этой системе светочувствительный слой обрабатывает изображения по мере их получения. Сильные оптические сигналы сохраняются дольше, чем слабые, а шумы исчезают быстрее. Таким образом, устройство может повышать контрастность и снижать уровень шума непосредственно на датчике, без дополнительных этапов обработки.
Такая обработка внутри сенсора повысила эффективность выполнения задач по распознаванию изображений. Когда исследователи смоделировали нейронную сеть на основе измеренных характеристик оптического синапса, точность классификации рукописных цифр после шумоподавления составила 95,99 %. Без встроенного шумоподавления точность упала примерно до 78 %. Этот результат показывает, что интеграция процессов восприятия и обработки данных может улучшить результаты по сравнению с традиционными подходами, при которых эти процессы выполняются по отдельности.
Разработанное устройство работает в диапазоне от миллисекунд до секунд, что медленнее, чем электронные компоненты, но сопоставимо со скоростью биологической обработки визуальной информации. Авторы предполагают, что скорость и энергопотребление можно повысить за счет уменьшения размеров устройства и изменения свойств материала.
Исследование демонстрирует путь к созданию полностью оптических вычислительных элементов, которые объединяют в себе функции восприятия, хранения и обработки данных на одной платформе. Такие системы могут быть полезны в областях, где требуется эффективная обработка визуальной информации, в том числе в сфере обработки изображений, робототехнике и периферийных устройствах, где ограничены мощность и скорость работы.