Los ingenieros de RMIT University inventaron un dispositivo "neuromórfico" pequeño que puede detectar movimientos de mano, almacenar memoria y procesar información como el cerebro humano, sin necesidad de una computadora externa.

Los resultados de la investigación se publicaron en la revista "Advanced Materials Technologies".

El profesor Sumeet Walia, líder del equipo, dijo que esta innovación marca un paso hacia el procesamiento visual instantáneo en autos autónomos, robots avanzados y otras aplicaciones de próxima generación para mejorar la interacción humano-máquina.

El director del Centro de Materiales Optoelectrónicos y Sensores (COMAS) de RMIT University, Walia, indicó: "Los sistemas visuales neuromórficos están diseñados para usar procesamiento analógico similar al de nuestro cerebro, lo que puede reducir drásticamente la energía requerida para tareas visuales complejas en comparación con las tecnologías digitales usadas hoy".

Este trabajo combina materiales neuromórficos y técnicas avanzadas de procesamiento de señales, lideradas por el profesor Akram Al-Hourani, subdirector de COMAS.

El dispositivo contiene un compuesto metálico llamado disulfuro de molibdeno (MoS2).

En su último estudio, el grupo de investigación demostró cómo usar defectos a nivel atómico en este compuesto para capturar luz y procesarla en señales eléctricas, similar a cómo funcionan las neuronas en nuestro cerebro.

Walia dijo: "Este dispositivo de prueba de concepto imita la capacidad del ojo humano para capturar luz y del cerebro para procesar información visual, permitiéndole percibir cambios ambientales de inmediato y formar memoria sin usar grandes cantidades de datos y energía".

"En contraste, los sistemas digitales actuales consumen mucha energía y no pueden seguir el ritmo del aumento en el volumen y la complejidad de los datos, lo que limita su capacidad para tomar decisiones 'verdaderamente' en tiempo real".

Walia y Al-Hourani son los autores correspondientes de la investigación, y Thiha Aung, estudiante de doctorado de RMIT, es el primer autor. RMIT ha solicitado una patente provisional para esta investigación.

Un gesto de mano para ver el futuro

En los experimentos, el dispositivo detectó cambios en movimientos de mano agitada sin capturar eventos fotograma a fotograma. Esto se llama detección de bordes, reduciendo significativamente el procesamiento de datos y el consumo de energía.

Una vez detectado un cambio, el dispositivo almacena estos eventos como memoria, similar al cerebro.

Los investigadores realizaron experimentos en el espectro visible del ojo humano, basado en el trabajo previo del equipo en neuromorfismo en el ultravioleta.

"Demostramos que el disulfuro de molibdeno de grosor atómico puede replicar con precisión el comportamiento de neuronas de integración y disparo (LIF), componentes básicos de redes neuronales de pulsos", dijo Thiha.

El trabajo anterior en ultravioleta solo involucraba detección, construcción y procesamiento de imágenes estáticas. Tanto los dispositivos de espectro visible como ultravioleta pueden restablecer la memoria para preparar el dispositivo para la siguiente tarea.

La innovación del equipo algún día podría mejorar el tiempo de respuesta de autos autónomos y sistemas robóticos avanzados a la información visual, lo que podría ser crucial en entornos peligrosos e impredecibles.

Walia dijo: "La visión neuromórfica en estas aplicaciones aún tomará muchos años, pero puede detectar cambios en escenas casi instantáneamente sin procesar grandes cantidades de datos, permitiendo reacciones más rápidas que salvan vidas".

Al-Hourani indicó: "Para robots que trabajan estrechamente con humanos en manufactura o como asistentes personales, la tecnología neuromórfica puede lograr interacciones más naturales al reconocer y responder a comportamientos humanos con latencia mínima".

Actualmente, el equipo está escalando el dispositivo de un solo píxel de prueba de concepto a matrices de píxeles más grandes basadas en MoS2.

"Aunque nuestro sistema imita ciertos aspectos del procesamiento neuronal del cerebro, especialmente en visión, aún es un modelo simplificado", dijo Walia. "Optimizar estos dispositivos para realizar tareas visuales más complejas, ejecutar aplicaciones prácticas específicas y reducir aún más el consumo de energía".

El equipo planea desarrollar sistemas híbridos que combinen tecnología analógica con electrónica digital tradicional.

"Creemos que nuestro trabajo complementa la computación tradicional en lugar de reemplazarla", agregó Walia. "Los sistemas tradicionales destacan en muchas tareas, mientras que nuestra tecnología neuromórfica tiene ventajas en procesamiento visual donde la eficiencia energética y la operación en tiempo real son cruciales".

El equipo también está investigando materiales más allá de MoS2, que podrían extender su funcionalidad al infrarrojo para rastrear emisiones globales en tiempo real e inteligencia para percibir contaminantes como gases tóxicos, patógenos y sustancias químicas.