La retina artificiale consente la percezione e la codifica della metà

Jan 23, 2024

Nello sforzo di sviluppare nuovi sistemi informatici che imitino il cervello, ricercatori di Singapore e Cina hanno ideato un dispositivo a retina artificiale per la percezione e il riconoscimento di oggetti che emettono radiazioni nel medio infrarosso (MIR). Ispirato al funzionamento della vista umana, il dispositivo neuromorfico rappresenta un passo avanti verso una migliore visione artificiale MIR, che è una tecnologia importante per la diagnosi medica, la guida autonoma, la visione notturna intelligente e la difesa militare.

L’attuale visione artificiale a infrarossi dispone di unità sensoriali e di elaborazione fisicamente separate, il che crea grandi quantità di dati ridondanti. Questo non è l’ideale perché si traduce in inefficienze informatiche ed energetiche. Al contrario, il sistema sensoriale visivo umano è molto efficiente, con una retina compatta che percepisce ed elabora i dati visivi – oltre l’80% di quelli ricevuti dal nostro cervello – che vengono poi trasmessi alla corteccia visiva del cervello per un’ulteriore elaborazione. I fotorecettori della retina ricevono continui stimoli luminosi, che vengono convertiti in potenziali elettrici, e questi ultimi vengono poi codificati in treni di impulsi elettrici chiamati picchi. Una serie di picchi contenenti le informazioni sullo stimolo viaggia quindi verso la corteccia visiva.

Ispirandosi alla retina biologica, Fakun Wang e Fangchen Hu della Nanyang Technological University di Singapore, insieme ai colleghi, hanno inventato una retina optoelettronica basata su un'eterostruttura 2D di van der Waals. Questa eterostruttura è costituita da uno strato di fosforo arsenico nero (b-AsP) sopra uno strato di tellururo di molibdeno (MoTe2). Questi materiali sono stati scelti per la loro rapida risposta alla luce e per la loro elevata efficienza di assorbimento.

Precedenti studi si erano concentrati sullo sviluppo di dispositivi neuromorfici sensibili alla luce con lunghezze d'onda visibili e del vicino infrarosso (NIR). Questo studio estende la gamma di lunghezze d'onda al MIR. Un'altra importante novità di quest'ultima ricerca è che la funzione di codifica è azionata otticamente, anziché elettricamente, il che è promettente per il funzionamento ad alta velocità.

Gli impulsi laser NIR programmabili, applicati simultaneamente agli impulsi laser MIR, codificano le informazioni in treni di picchi. Gli impulsi NIR stocastici modificano la corrente eccitata dal MIR nel dispositivo, dove viene generato un picco quando la corrente supera il valore di soglia. Questo emula la codifica nella retina umana. Il dispositivo fornisce una risposta stabile alla luce anche per una frequenza di impulso NIR di 100 kHz, garantendo una codifica dell'intensità MIR ad alta precisione.

Un’altra caratteristica importante dei sistemi intelligenti è l’adattamento. Per adattarsi al suo ambiente visivo, il sistema di visione MIR dovrebbe avere un ampio intervallo di lavoro dinamico di intensità MIR e un'elevata precisione di codifica. I ricercatori hanno testato il loro dispositivo con una maschera metallica con nove figure cave del numero "3" illuminate da un laser MIR. Questo è stato utilizzato per imitare i veri obiettivi MIR come un campione di tessuto. Hanno riscontrato un'eccellente precisione di codifica, con l'immagine codificata che corrispondeva all'immagine originale con una precisione superiore al 97%. Il team ha inoltre dimostrato che i parametri degli impulsi NIR possono essere utilizzati per controllare il range di lavoro dinamico e la precisione.

L’occhio artificiale ha il potenziale per superare la visione umana

Inoltre, hanno collegato il loro dispositivo a quella che è considerata una delle reti neurali artificiali (ANN) più efficienti e simili al cervello, chiamata rete neurale a spillo. In questa ANN, i neuroni comunicano inviando e ricevendo picchi come portatori di informazioni, proprio come nel cervello. Hanno utilizzato questo sistema per classificare le immagini MIR di figure numeriche nel set di dati MNIST, utilizzato per addestrare i sistemi di elaborazione delle immagini, e hanno raggiunto una precisione superiore al 96%.

Wang, che ha guidato la ricerca, afferma che la loro retina artificiale è compatibile con la tecnologia CMOS e suggerisce due modi per approfondire la ricerca: "Uno è migliorare le funzioni del dispositivo, come integrare la funzione di memoria in questo dispositivo, per realizzare l'integrazione di percezione, codifica, memoria ed elaborazione. L'altro è combinare il dispositivo con la nanofotonica a onde guidate per ottenere velocità operative più elevate e un consumo energetico inferiore."