Các nhà nghiên cứu tại Đại học Central Florida (UCF) đã phát triển một thiết bị trí tuệ nhân tạo (AI) có thể tái tạo võng mạc của mắt người.
Các nhà nghiên cứu cho biết công nghệ này có các thiết bị giống khớp thần kinh hoạt động giống như "điểm ảnh thông minh" trong máy ảnh bằng cách cảm nhận, xử lý và nhận dạng hình ảnh đồng thời. Và nó có thể sẵn sàng ứng dụng trong các thiết bị điện tử, robot trong 5 đến 10 năm tới.
Với công nghệ mới này, AI có thể ngay lập tức phân tích và nhận biết được những thứ nó nhìn thấy, chẳng hạn như mô tả tự động về các bức ảnh được chụp bằng máy ảnh hoặc điện thoại. Ngoài ra công nghệ này cũng có giá trị vô cùng to lớn trong ứng dụng vào các phương tiện tự hành.
Công nghệ này, được trình bày chi tiết trong một nghiên cứu gần đây trên tạp chí ACS Nano, và về mặt kỹ thuật, nó cũng vượt trội hơn mắt người về phạm vi bước sóng mà nó có thể nhìn thấy, từ tia cực tím đến ánh sáng khả kiến và phổ hồng ngoại.
Nghiên cứu có thể tạo ra AI tiên tiến có thể xác định những gì nó nhìn thấy ngay lập tức, chẳng hạn như mô tả tự động về ảnh được chụp bằng máy ảnh hoặc điện thoại. Công nghệ này cũng có thể được sử dụng trong robot và xe tự lái.
Trên thực tế, đôi mắt nhân tạo này được tạo ra từ việc sử dụng nền tảng của công nghệ hình ảnh thông minh hiện có sẵn, chẳng hạn như công nghệ được tìm thấy trong ô tô tự lái, cần xử lý dữ liệu, ghi nhớ và cảm nhận riêng biệt. Các nhà nghiên cứu nói rằng bằng cách tích hợp ba quy trình riêng biệt, thiết bị do UCF thiết kế có tốc độ xử lý và nhận biết nhanh hơn nhiều so với công nghệ hiện có. Với hàng trăm thiết bị phù hợp trên một con chip rộng một inch, công nghệ này cũng có kích thước khá nhỏ gọn.
Điều tra viên chính của nhóm nghiên cứu Tania Roy nói với UCF Today: "Nó sẽ thay đổi cách trí tuệ nhân tạo nhận biết ngày nay". Công nghệ này được mở rộng dựa trên thành quả trước đó của nhóm nghiên cứu, họ đã tạo ra các thiết bị giống như bộ não có thể cho phép AI hoạt động ở các vùng và không gian xa xôi.
Roy nói: "Chúng tôi có các thiết bị hoạt động giống như khớp thần kinh của não người, nhưng chúng tôi không cung cấp hình ảnh trực tiếp cho chúng. Giờ đây, bằng cách bổ sung khả năng cảm biến hình ảnh cho chúng, chúng tôi có các thiết bị giống khớp thần kinh hoạt động giống như 'điểm ảnh thông minh' trong máy ảnh bằng cách cảm nhận, xử lý và nhận dạng hình ảnh đồng thời".
Công nghệ này, được mô tả trong một nghiên cứu gần đây được công bố trên tạp chí ACS Nano, cũng hoạt động tốt hơn mắt người về phạm vi bước sóng mà nó có thể cảm nhận được, từ tia cực tím đến ánh sáng nhìn thấy và phổ hồng ngoại.
Đối với các phương tiện tự lái, tính linh hoạt của thiết bị sẽ cho phép lái xe an toàn hơn trong nhiều điều kiện, kể cả vào ban đêm, vì công nghệ có thể “nhìn thấy” ở một số bước sóng mà mắt người không thể nhìn thấy được, Molla Manjurul Islam, tác giả chính của nghiên cứu và là nghiên cứu sinh tại Khoa Vật lý của UCF, cho biết.
Islam nói: "Nếu bạn ở trong xe tự hành của mình vào ban đêm và hệ thống hình ảnh của xe chỉ hoạt động ở một bước sóng cụ thể. Nhưng trong trường hợp của chúng tôi, với thiết bị của chúng tôi, nó thực sự có thể nhìn thấy trong toàn bộ điều kiện".
Ông nói: "Không có thiết bị nào được báo cáo có thể hoạt động đồng thời trong dải cực tím và bước sóng nhìn thấy cũng như bước sóng hồng ngoại trước đó, vì vậy đây là điểm độc đáo nhất cho thiết bị này".
Chìa khóa của công nghệ này là kỹ thuật của các bề mặt kích thước nano được làm bằng molypden disulfide và platin ditelluride để cho phép cảm biến và bộ nhớ đa bước sóng. Công việc này được thực hiện với sự hợp tác chặt chẽ của YeonWoong Jung, một trợ lý giáo sư có các cuộc hẹn chung tại Trung tâm Công nghệ Khoa học Nano của UCF và Khoa Khoa học và Kỹ thuật Vật liệu, một phần của Trường Cao đẳng Kỹ thuật và Khoa học Máy tính của UCF.
Trong các thử nghiệm đối với thiết bị này, các nhà nghiên cứu đã nhận được độ chính xác từ 70 đến 80%, có nghĩa là có nhiều khả năng công nghệ này có thể được thêm vào phần cứng và hoạt động trong AI cho robot tương lai gần.
Thông thường, với những đôi mắt của AI kiểu cũ, thông tin dưới dạng hình ảnh đi vào camera sẽ được biến đổi sang dạng số, thuật toán sẽ lãnh trách nhiệm xử lý chúng. Lượng dữ liệu đầu vào thường rất lớn (mà đa số trong số đó lại là dữ liệu thừa), khi đi qua một loạt các thay đổi biến dữ liệu từ dạng này sang dạng khác, kết quả cuối cùng sẽ vừa có tốc độ khung hình thấp mà quá trình xử lý dữ liệu lại rất tốn năng lượng.
Trước đó, các nhà nghiên cứu tại Viện Lượng tử Ánh sáng Vienna, Áo cũng tạo ra một loại mắt nhân tạo mới, kết hợp linh kiện cảm biến ánh sáng với một mạng neural, đặt vừa cả hai trên một con chip nhỏ. Chúng có khả năng xử lý hình ảnh chỉ trong vài nano-giây - họ tìm cách bắt chước quá trình xử lý hình ảnh của mắt động vật - những con mắt có thể xử lý xong được dữ liệu đầu vào trước khi đưa tín hiệu về não bộ.
