Actualmente, los servicios de IA se extienden rápidamente en la vida diaria y en todas las industrias. Estos servicios se habilitan conectando centros y terminales de IA, como dispositivos móviles, PC, etc. Sin embargo, este método aumenta la carga sobre el medio ambiente al consumir mucha energía no solo para controlar el sistema de IA sino también para transmitir datos. En tiempos de guerra o desastres, puede volverse inútil debido a colapsos de energía y fallas en la red, cuyas consecuencias pueden ser aún más graves si se trata de un servicio de IA en el campo de la vida y la seguridad. Como una tecnología de inteligencia artificial de próxima generación que puede superar estas debilidades, la tecnología de "computación en el sensor" de baja potencia y alta eficiencia que imita el mecanismo de procesamiento de información del sistema nervioso humano está llamando la atención.

El Instituto de Ciencia y Tecnología de Corea (KIST, presidente Seok-Jin Yoon) anunció que su equipo dirigido por el Dr. Suyoun Lee (Centro de Ingeniería Neuromórfica) ha logrado desarrollar "neuronas sensoriales artificiales" que serán clave para el uso práctico de computación en el sensor. Las neuronas refinan grandes estímulos externos (recibidos por órganos sensoriales como ojos, nariz, boca, oídos y piel) en información en forma de picos; y, por lo tanto, juegan un papel importante al permitir que el cerebro se integre rápidamente y realice tareas complejas como la cognición, el aprendizaje, el razonamiento, la predicción y el juicio con poca energía.

El interruptor de umbral Ovonic (OTS) es un dispositivo de conmutación de dos terminales que mantiene un estado de alta resistencia (10–100 MΩ) por debajo del voltaje de conmutación y muestra una fuerte disminución de la resistencia por encima del voltaje de conmutación. En un estudio anterior, el equipo desarrolló un dispositivo de neuronas artificiales que imita la acción de las neuronas (integrar y disparar) que genera una señal de pico cuando la señal de entrada supera una intensidad específica.

Este estudio, publicado en Nano Letters , presenta un dispositivo de interruptor de umbral ovónico de tres terminales (3T-OTS) que puede controlar el voltaje de conmutación para simular el comportamiento de las neuronas y encontrar y abstraer patrones rápidamente entre grandes cantidades de datos de entrada a los órganos sensoriales. Al conectar un sensor al tercer electrodo del dispositivo 3T-OTS, que convierte los estímulos externos en voltaje, fue posible realizar un dispositivo de neurona sensorial que cambia los patrones de picos de acuerdo con los estímulos externos.

El equipo de investigación logró crear un dispositivo de neurona visual artificial que imita el método de procesamiento de información de los órganos sensoriales humanos mediante la combinación de un 3T-OTS y un fotodiodo. Además, al conectar un dispositivo de neurona visual artificial con una red neuronal artificial que imita el centro visual del cerebro, el equipo pudo distinguir las infecciones por COVID-19 de la neumonía viral con una precisión de alrededor del 86,5 % a través del aprendizaje de imágenes de radiografías de tórax. .

El Dr. Suyoun Lee, director del KIST Center for Neuromorphic Engineering, dijo:"Este dispositivo de neuronas sensoriales artificiales es una tecnología de plataforma que puede implementar varios dispositivos de neuronas sensoriales, como la vista y el tacto, mediante la conexión con sensores existentes. Es un edificio crucial bloque para la tecnología informática en el sensor".

También explicó la importancia de la investigación que "hará un gran aporte para resolver diversos problemas sociales relacionados con la vida y la seguridad, como desarrollar un sistema de diagnóstico por imágenes médicas que pueda diagnosticar simultáneamente con los exámenes, predecir enfermedades cardíacas agudas a través de series de tiempo". análisis de patrones de pulso y presión arterial, y realización de la capacidad extrasensorial para detectar vibraciones fuera de la frecuencia audible para evitar accidentes de derrumbe de edificios, terremotos, tsunamis, etc. + Explora más

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