Искусственный интеллект и умные устройства становятся все совершеннее, но у машинного зрения остается серьезная проблема: обработка огромных объемов визуальных данных требует колоссальных вычислительных мощностей, энергии и памяти.

Из-за этого сложно внедрять системы распознавания изображений в компактные устройства — смартфоны, дроны или беспилотные автомобили.

Человеческое зрение устроено иначе. Наши глаза и мозг не обрабатывают каждую деталь, а выборочно фиксируют важное, экономя энергию.

Ученые давно пытаются повторить этот принцип в нейроморфных вычислениях, но сталкиваются с двумя препятствиями: как добиться цветового восприятия, сравнимого с человеческим, и как избавиться от внешних источников питания.

Группа исследователей из Токийского университета науки под руководством доцента Такаши Икуно предложила неожиданное решение. Они создали искусственный синапс, который не только различает цвета с точностью до 10 нанометров (почти как глаз человека), но и работает без батареек — питается от солнечного света.

Устройство состоит из двух сенсибилизированных красителем солнечных элементов, реагирующих на разные длины волн.

Результаты опубликованы в издании Scientific Reports.

Что особенно интересно — система выдает положительное напряжение под синим светом и отрицательное под красным. Это позволяет выполнять сложные логические операции, для которых раньше требовалось несколько устройств.

Наша разработка открывает путь к созданию энергоэффективных систем машинного зрения с цветовосприятием, близким к человеческому, — говорит Икуно.

Чтобы проверить технологию в деле, ученые использовали ее для распознавания движений человека в трех цветах — красном, зеленом и синем. Одно-единственное устройство справилось с задачей на 82%, хотя обычно для этого нужен массив фотодиодов.

Где это пригодится

• Беспилотники смогут точнее определять сигналы светофоров и дорожные знаки.
• Медицина получит компактные датчики для мониторинга здоровья с минимальным энергопотреблением.
• Смартфоны и VR-очки будут дольше работать без подзарядки, сохраняя продвинутые функции распознавания изображений.

Этот прорыв решает две ключевые проблемы: энергопотребление и цветовая точность. Современные камеры в смартфонах «съедают» заряд, а нейросети для обработки изображений требуют серверных мощностей. Здесь же — автономная система, почти как живой глаз.

Польза для индустрии:

• Снижение затрат на edge-устройства (датчики, дроны, носимую электронику).
• Возможность внедрять AI в местах без стабильного питания — например, в удаленных метеостанциях или подводных роботах.

Польза для науки:

• Новый шаг в имитации биологических процессов.
• Доказательство, что нейроморфные системы могут быть одновременно точными и энергоэффективными.

Однако пока устройство тестировали в лабораторных условиях с контролируемым освещением. В реальном мире, где свет меняется каждую секунду (тени, блики, искусственная подсветка), его точность может снизиться. Кроме того, срок службы красителей в солнечных элементах не указан — деградация со временем неизбежна.

Ранее мы писали, как нейроморфные технологии могут изменить мир.