Dado que la inteligencia artificial y los dispositivos inteligentes continúan siendo fabricados, la visión artificial está desempeñando un papel importante como un vigilante importante de las tecnologías modernas. Desafortunadamente, a pesar de mucho progreso, el sistema de visión artificial todavía enfrenta un problema importante: cada segundo, los datos visuales producidos cada segundo requieren suficiente fuerza, almacenamiento y recursos computacionales. Desde este punto, es difícil implementar capacidades de identidad visual en dispositivos de borde, como teléfonos inteligentes, drones o vehículos autónomos.
Curiosamente, el sistema visual humano ofrece un modelo alternativo forzado. A diferencia del sistema tradicional de visión artificial que tiene que capturar y tomar medidas en cada detalle, nuestros ojos y cerebros seleccionan información selectivamente filtran información, lo que permite un alto rendimiento en el procesamiento visual utilizando una potencia mínima. La computación neuromórfica, que imita la estructura y la función del sistema nervioso biológico, se ha convertido en un enfoque prometedor para superar los obstáculos actuales en la visión por computadora. Sin embargo, quedan dos desafíos principales. El primer color es lograr la identidad, que se compara con la visión humana, mientras que el segundo es eliminar la necesidad de fuentes de energía externas para minimizar el consumo de energía.
En este contexto, un equipo de investigación dirigido por la Escuela de Ingeniería Avanzada, Departamento de Ingeniería de Sistemas Electrónicos, Universidad de Ciencias de Tokio (TUS), profesor asociado Takashi Akono, Japón, ha desarrollado una solución importante. Su disertación apareció en el volumen 15 de la revista Informes científicos El 12 de mayo de 2025, se ha introducido una sinapsis artificial autopoderada que es capaz de distinguir colores de precisión notables. El estudio también fue escrito conjuntamente por el Sr. Heroki Komsu y la Sra. Noorika Hosda, quien también es de TUS.
Los investigadores formaron su dispositivo conectando dos células solares sensibles al colorante diferentes, que respondieron a diferentes longitudes de onda de luz de diferentes maneras. A diferencia de las sinapsis electrónicas de opidad tradicionales que requieren fuentes de energía externa, la sinapsis propuesta genera su electricidad a través de la conversión de energía solar. Hace la capacidad de autopotencias, especialmente las adecuadas para aplicaciones de informática de borde, donde la eficiencia energética es muy importante.
Como lo demuestran los experimentos generalizados, el sistema puede distinguir entre los colores, que muestra una resolución de 10 nanómetros en el espectro, un nivel de discriminación cerca del ojo humano. Además, el dispositivo también exhibió una reacción bipolar, que produce un voltaje positivo bajo voltaje negativo bajo luz azul y luz roja. Esto permite llevar a cabo operaciones lógicas complejas que generalmente requieren muchos dispositivos tradicionales. El Dr. Econo señaló: “Los resultados muestran un gran potencial para aplicar el siguiente dispositivo óptico de generación, que permite la discriminación del color de alta resolución y las operaciones lógicas simultáneamente, el sistema de inteligencia artificial (IA) de baja resistencia”.
Para demostrar una aplicación real del mundo, el equipo usó su dispositivo en el marco de computación de depósito físico para reconocer los diferentes movimientos humanos en rojo, verde y azul. En lugar de múltiples fotooides necesarios en los sistemas tradicionales, este sistema logró una precisión impresionante del 82 % cuando la clasificación de 18 combinaciones diferentes de colores y movimientos que usa solo un dispositivo.
Las implicaciones de esta investigación se expanden a muchas industrias. En vehículos autónomos, estos dispositivos pueden identificar los semáforos, las marcas de carreteras y los obstáculos. En la atención médica, pueden fortalecer dispositivos con capacidad de desgaste que monitorean síntomas importantes, como los niveles de oxígeno en la sangre, con un drenaje mínimo de la batería. Esta tecnología puede conducir a teléfonos inteligentes y auriculares en crecimiento/realidad virtual, que tiene una duración de batería dramáticamente mejor al tiempo que mantiene capacidades sofisticadas de identidad visual. “Creemos que esta tecnología será útil en la comprensión de un sistema de visión artificial de baja potencia, que incluye sensores ópticos para automóviles autopoderados con capacidades de discriminación coloridas, sensores biométricos de baja potencia para uso médico y aplicaciones para dispositivos de reconocimiento portátiles y herramientas portátiles.
En general, esta tarea representa un paso importante para difundir las maravillas de la visión por computadora a los dispositivos, y nuestros dispositivos cotidianos ven al mundo como nosotros. Habilitan
