イナゴの脳は障害物検出器の作成に役立ちました

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ビデオ: 【緊急停車】踏切障害物検知装置発動の瞬間!(緊急停車までノーカット) 2023, 2月
イナゴの脳は障害物検出器の作成に役立ちました
イナゴの脳は障害物検出器の作成に役立ちました
Anonim
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アメリカのエンジニアは、イナゴの視覚系の動作をシミュレートする障害物検出器を開発しました。得られたデバイスは、数マイクロメートルのオーダーの寸法を持ち、不揮発性メモリセルとアーキテクチャが類似した構造に組み込まれた二硫化モリブデンベースの光検出器です。 Nature Electronics誌に掲載された記事によると、新しいセンサーの主な利点の1つは、ピコジュールからナノジュールまでの範囲の低消費電力です。

時間内に障害物を検出し、潜在的な衝突の脅威に対応する能力は、自律型ロボットと車両の安全な移動にとって重要です。今日、この問題は、たとえば、ライダーとカメラで構成されるビジョンシステムを使用して解決されています。これらのシステムからのデータは、大量のコンピューティングリソースを必要とする複雑なアルゴリズムによって処理されます。このようなシステムはかさばり、多くのエネルギーを消費します。

この問題の解決策は、接近と衝突の可能性に関する信号の処理がハードウェアレベルで行われ、大量の情報の送信と処理の段階を排除する、コンパクトで高度に専門化されたセンサーである可能性があります。これにより、ドローンや自動運転車の車載システムの複雑さ、かさばり、消費電力が削減されます。

ペンシルベニア大学のSaptarshiDasが率いるアメリカのエンジニアは、昆虫の神経系の特性に注意を向け、非常に限られたリソースで、イナゴの視覚系の動作と同様の原理で動作する障害物検出器を作成しました。ミリ秒単位で衝突の脅威に対応できます。

移動中、イナゴは数億個体の群れを形成しますが、個々の昆虫は飛行中に実際には互いに衝突しません。この能力の重要な役割は、小葉巨大運動検出器と呼ばれるイナゴの視覚ニューロンによって果たされます。このニューロンは、昆虫の光受容体から来る2つの信号を受信して​​処理します。 1つは、接近するオブジェクトの角寸法に関する情報を含み、もう1つは、その角速度に関する情報を含みます。この場合、角速度に関する信号は励起され、オブジェクトのサイズに関する信号は減速されます。これらの信号の合計を処理した後、ニューロンはスパイクを生成し、そのピークは衝突の瞬間の前に到達し、回避反応のための昆虫の時間を残します。同時に、昆虫は脅威のない信号、つまり直接衝突の経路にない背景や接近する物体をフィルターで取り除くことができます。

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(左)イナゴ視覚系の図、(右下)生体模倣衝突検出装置

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(左)2台の車が接近したときの検出器の動作、ヘッドライトが光源として機能します。(中央)この場合、検出器は壁に接近したときに反射光によってトリガーされます。(右)検出器の視覚情報

上記のメカニズムを実装するために、エンジニアは、フローティングゲートを備えた不揮発性金属酸化膜半導体メモリセルの上部に配置された光検出器で構成される、微視的(数マイクロメートルのオーダー)オプトエレクトロニクスデバイスを構築しました。

蒸着によって成長させた二硫化モリブデン半導体の単分子層を光検出器として使用します。電荷キャリアのドレインとソースの役割を果たす電極が堆積された光検出器層は、誘電体層(酸化アルミニウム)上に配置されます。酸化アルミニウムは、白金と窒化チタンからなる構造上に配置されます。フローティングゲートとして機能します。以下は、制御ゲートとして機能する高濃度にドープされたシリコン半導体の層です。

光検出器に当たる光は、デバイスの出力での電流の増加につながります。これは、障害物に近づく信号として機能し、励起信号の役割を果たします。この場合、デバイスの制御ゲートに特定の電圧のパルスのシーケンスを供給すると、フローティングゲートの電荷が変化し、デバイスの出力の電流が減少します。この効果は、イナゴニューロンの抑制信号のアナログとして使用されます。光強度の増加、つまり物体がセンサーに近づくと、興奮性信号と抑制性信号の合計は非単調な特性を持ち、イナゴの神経系のスパイクを模倣します。

計算によると、新しい生体模倣障害物検出器は、ピコジュールからナノジュールまでの範囲のエネルギーを消費します。これは、他のテクノロジーを使用して以前に作成された同様のデバイスのほぼ1000分の1です。

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接近する物体の方向を決定できる衝突検出器のアレイの概略図。検出器の2次元アレイはレンズの焦点面に配置されています。

現時点では、開発者は直接衝突の状況でのみ検出器の機能を調査しています。このためには、1つの検出器で十分ですが、オブジェクトが接近している方向を判別することは不可能です。この問題を解決するために、エンジニアは、レンズの焦点面に配置されたフラットアレイにセンサーを組み合わせることを提案します。このアレイは、入射光線の方向に応じて、マトリックスの特定の領域に光を集中させます。

衝突回避の問題を解決する場合、効率的なアルゴリズムを開発することも同様に重要です。たとえば、アメリカのエンジニアはディープラーニング技術を使用して、飛行するドローンの群れに移動を教え、障害物や相互の障害物を避け、近くのドローンからの空力障害を補正しました。

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