Dieser winzige Chip sieht wie ein Auge und denkt wie ein Gehirn

Das Team unter der Leitung von Professor Sumeet Walia gibt an, dass das Gerät in vielen Bereichen, von autonomen Fahrzeugen bis hin zu Robotern, Echtzeit- und energieeffiziente Verarbeitung durchführen kann.

Im Gegensatz zu klassischen digitalen Systemen verwendet dieses Gerät ein analoges Verarbeitungssystem, das das Funktionsprinzip des Gehirns nachahmt. Auf diese Weise kann es komplexe visuelle Daten mit viel weniger Energie verarbeiten.

„Diese Technologie benötigt einen viel geringeren Stromverbrauch als die heute verwendeten digitalen Systeme und kann komplexe visuelle Aufgaben erfüllen“, sagte Walia, Direktor des RMIT Centre for Optoelectronic Materials and Sensors.

Das Herzstück des Geräts ist Molybdändisulfid (MoS2), ein Material, das nur wenige Atome dick ist. Dieses Material kann Licht erkennen und in ein elektrisches Signal umwandeln. Es funktioniert wie Neuronen im menschlichen Gehirn und verarbeitet visuelle Informationen in Echtzeit.

In Studien konnte das Gerät Handbewegungen erkennen, ohne sie Bild für Bild aufzuzeichnen. Diese Methode der „Kantenerkennung“ arbeitet mit weniger Daten und liefert schnellere Ergebnisse. Das Gerät kann diese Bewegungen im Gedächtnis aufzeichnen, genau wie ein Gehirn.

Neben den bisherigen Tests des Gerätes mit ultraviolettem Licht erzielte das Forscherteam auch im sichtbaren Lichtspektrum erfolgreiche Ergebnisse.

Dieses entwickelte neuromorphe System kann wichtige Entscheidungen viel schneller treffen, insbesondere für autonome Fahrzeuge und Roboter, die in gefährlichen Umgebungen operieren. In Zukunft könnte das Gerät den Weg für natürlichere Roboterinteraktionen ebnen, die schnell auf menschliche Bewegungen reagieren können.

Das Team arbeitet nun daran, dieses Gerät von einem Einzelpixelmodell in ein größeres Pixelarray umzuwandeln. Gleichzeitig werden auch Versionen des Geräts entwickelt, die Infrarotlicht erkennen können. Dies könnte eine sofortige Verfolgung globaler Emissionen oder giftiger Gase ermöglichen.

„Unser Ziel ist die Entwicklung von Hybridsystemen, die digitale Systeme ergänzen, energieeffizient sind und visuelle Daten in Echtzeit verarbeiten können“, sagte Professor Walia.