Các nhà nghiên cứu tại Đại học Bang Oregon (Oregon State University) đang tạo ra những tiến bộ quan trọng với một loại cảm biến quang học mới có thể bắt chước gần hơn khả năng của mắt người trong việc cảm nhận những thay đổi trong trường thị giác. Nghiên cứu được sự hỗ trợ từ Quỹ Khoa học Quốc gia của John Labram, người đứng đầu nghiên cứu, trợ lý giáo sư về kỹ thuật điện và khoa học máy tính tại Đại học Kỹ thuật OSU (OSU College of Engineering), và nghiên cứu sinh Cinthya Trujillo Herrera đã được công bố gần đây trên tạp chí Applied Physics Letters.
Ông Labram cho biết, những nỗ lực trước đây trong việc chế tạo một loại thiết bị giống như mắt người, thường gọi là cảm biến hình võng mạc, chủ yếu dựa vào phần mềm hoặc phần cứng phức tạp. Nhưng hoạt động của cảm biến mới sử dụng các lớp siêu mỏng của chất bán dẫn perovskite có thể thay đổi từ chất cách điện mạnh thành chất dẫn điện mạnh khi đặt dưới ánh sáng. Trong những năm gần đây, perovskite đã được nghiên cứu rộng rãi về tiềm năng năng lượng mặt trời của chúng.
“Bạn có thể nghĩ về nó như pixel duy nhất đang làm một công việc nào đó yêu cầu phải dùng đến bộ vi xử lý”, ông Labram nói. Cảm biến mới có thể là sự kết hợp hoàn hảo cho các máy tính thần kinh đa hình, vốn cung cấp năng lượng cho thế hệ trí tuệ nhân tạo kế tiếp trong các ứng dụng như xe tự lái, robot và nhận dạng hình ảnh tiên tiến. Khác với các máy tính truyền thống thường xử lý thông tin theo cách tuần tự như một chuỗi các lệnh, máy tính thần kinh đa hình được thiết kế để mô phỏng các mạng song song khổng lồ của não người.
“Các nhà nghiên cứu trước đây đã cố gắng tái tạo các mạng song song khổng lồ của não người trong phần cứng và đã có những thành công. Tuy nhiên, cho dù các thuật toán và cấu trúc được thiết kế để xử lý thông tin ngày càng giống não người hơn, thông tin mà hệ thống này nhận được vẫn là phiên bản được thiết kế cho các máy tính truyền thống”, ông Labram cho biết. Nói cách khác, để phát huy hết tiềm năng, một máy tính muốn “suy nghĩ” giống như não người trước tiên phải cần đến một cảm biến hình ảnh có khả năng “nhìn” như mắt người.
Mắt là cơ quan có cấu tạo tự nhiên phức tạp một cách ngoạn mục, chứa khoảng 100 triệu tế bào cảm quang. Tuy nhiên, dây thần kinh thị giác chỉ có 1 triệu kết nối với não. Điều này có nghĩa là một lượng đáng kể hoạt động tiền xử lý và nén động sẽ phải diễn ra trong võng mạc trước khi hình ảnh được truyền đi. Như vậy, thị giác của chúng ta đặc biệt thích nghi tốt trong việc phát hiện các vật thể chuyển động và khá “ít quan tâm” đến hình ảnh tĩnh. Bạn có thể tự chứng minh điều này bằng cách nhìn chằm chằm vào một điểm cố định cho đến khi các vật thể trong tầm nhìn ngoại vi của bạn bắt đầu biến mất. Hiện tượng này được gọi là hiệu ứng Troxler. Do đó, “mạch quang học của chúng tôi ưu tiên cho các tín hiệu từ tế bào cảm quang phát hiện thay đổi đặc biệt liên quan đến cường độ ánh sáng”.
Cũng giống như mắt người, cảm biến võng mạc mới tương đối yên tĩnh trong điều kiện tĩnh. Nó ghi lại một tín hiệu ngắn, sắc nét khi cảm nhận được sự thay đổi về độ chiếu sáng, sau đó nhanh chóng trở lại trạng thái ban đầu. Hành vi này nhờ vào các đặc tính quang điện độc đáo của chất bán dẫn perovskites.
Mặc dù phòng thí nghiệm của nhóm ông Labram hiện chỉ có thể kiểm tra một cảm biến tại một thời điểm, nhưng họ đã đo một số thiết bị, phát triển mô hình số, và mô phỏng một loạt cảm biến hình ảnh võng mạc để dự đoán cách máy quay video nếu được tích hợp cảm biến mới sẽ phản ứng như thế nào.
Một trong những mô phỏng ấn tượng cho thấy khi một con chim bay vào tầm nhìn, bộ nạp bắt đầu hiển thị hình ảnh, sau đó tất cả hình ảnh về chim biến mất khi nó dừng lại. Hình ảnh của chim chỉ xuất hiện trở lại khi nó di chuyển. “Thông qua mô phỏng này, bạn có thể tưởng tượng cách cảm biến quang học mới sẽ hoạt động khi được tích hợp vào robot để theo dõi chuyển động của các vật thể. Bất cứ điều gì tĩnh trong phạm vi nhìn của nó sẽ không gợi ra phản ứng. Nhưng một điện áp cao sẽ được ghi nhận khi vật thể chuyển động. Điều này sẽ cho robot biết đối tượng ở đâu mà không cần xử lý bất kỳ hình ảnh phức tạp nào”, ông Labram giải thích.
Bình luận (0)