Интересно, что зрительная система человека предлагает убедительную альтернативную модель. В отличие от обычных систем машинного зрения, которые должны улавливать и обрабатывать каждую деталь, наши глаза и мозг избирательно фильтруют информацию, обеспечивая более высокую эффективность обработки изображений при минимальном потреблении энергии. Таким образом, нейроморфные вычисления, которые имитируют структуру и функции биологических нейронных систем, стали многообещающим подходом к преодолению существующих препятствий в области компьютерного зрения. Однако две основные проблемы сохраняются. Первое - это достижение распознавания цветов, сравнимого с человеческим зрением, в то время как второе - устранение необходимости во внешних источниках питания для минимизации энергопотребления.

На этом фоне исследовательская группа, возглавляемая доцентом Такаши Икуно из Школы перспективной инженерии факультета разработки электронных систем Токийского университета науки (TUS), Япония, разработала новаторское решение. В их статье, опубликованной в 15-м томе журнала Scientific Reports 12 мая 2025 года, представлен искусственный синапс с автономным питанием, способный различать цвета с поразительной точностью. Соавторами исследования были г-н Хироаки Комацу и г-жа Норика Хосода, также из TUS.

Исследователи создали свое устройство путем интеграции двух различных солнечных элементов, чувствительных к красителям, которые по-разному реагируют на различные длины волн света. В отличие от обычных оптоэлектронных искусственных синапсов, которым требуются внешние источники питания, предлагаемый синапс вырабатывает электроэнергию путем преобразования солнечной энергии. Эта возможность автономного питания делает его особенно подходящим для современных вычислительных приложений, где энергоэффективность имеет решающее значение.

Как показали обширные эксперименты, получившаяся в результате система может различать цвета с разрешением 10 нанометров по всему видимому спектру - уровень распознавания приближается к уровню человеческого глаза. Кроме того, устройство также демонстрировало биполярные реакции, вырабатывая положительное напряжение при синем освещении и отрицательное напряжение при красном освещении. Это позволяет выполнять сложные логические операции, для которых обычно потребовалось бы несколько обычных устройств. "Результаты показывают большой потенциал для применения этого оптоэлектронного устройства следующего поколения, которое позволяет одновременно различать цвета с высоким разрешением и выполнять логические операции, в системах искусственного интеллекта (ИИ) с низким энергопотреблением и визуальным распознаванием", - отмечает доктор Икуно.

Чтобы продемонстрировать реальное приложение, команда использовала свое устройство в вычислительной среде physical reservoir для распознавания различных движений человека, записанных красным, зеленым и синим цветами. Система достигла впечатляющей точности в 82% при классификации 18 различных комбинаций цветов и движений с помощью всего лишь одного устройства, вместо множества фотодиодов, необходимых в обычных системах.

Результаты этого исследования распространяются на множество отраслей промышленности. В автономных транспортных средствах эти устройства могли бы обеспечить более эффективное распознавание светофоров, дорожных знаков и препятствий. В здравоохранении они могли бы питать носимые устройства, которые контролируют жизненно важные показатели, такие как уровень кислорода в крови, с минимальным разряжением батареи. Что касается бытовой электроники, то эта технология может привести к появлению смартфонов и гарнитур дополненной / виртуальной реальности со значительно увеличенным временем автономной работы при сохранении сложных возможностей визуального распознавания. "Мы считаем, что эта технология будет способствовать созданию маломощных систем машинного зрения с возможностями распознавания цвета, близкими к возможностям человеческого глаза, и найдет применение в оптических датчиках для беспилотных автомобилей, маломощных биометрических датчиках медицинского назначения и портативных устройствах распознавания", - отмечает доктор Икуно.

В целом, эта работа представляет собой значительный шаг на пути к внедрению чудес компьютерного зрения в устройства edge, позволяя нашим повседневным устройствам видеть мир так, как это делаем мы.