Phát triển các hệ thống thông minh, cạnh tranh với khả năng xử lý và lưu trữ như bộ nhớ của não bộ người là mục tiêu và khát vọng lâu dài của các nhà khoa học trong lĩnh vực robot và điện toán.
Điện toán thần kinh được phát triển vào cuối những năm 1980, đặt mục
đích tạo ra các mạch điện tử mô phỏng những cấu trúc thần
kinh trong các hệ thống tư duy của sinh
vật sống. Nguyên tắc cơ bản
là các máy tính có thể đồng thời xử lý và lưu trữ một dung lượng lớn
thông tin.
Gần đây, các nhà
nghiên cứu tại Đại học Trung tâm Florida (UCF) công bố một báo cáo cho
biết, nhóm khoa học chế tạo một thiết
bị có kích thước nano, mô phỏng đường dẫn thần kinh của những tế bào não,
trong hệ thống thị giác của con người.
Jayan Thomas, giáo sư tại Trung tâm Công nghệ NanoScience UCF và khoa Khoa học
và Kỹ thuật Vật liệu của UCF, tác giả
chính của công trình nghiên cứu cho biết: đây là một
bước tiến mới phát triển những máy tính kỹ thuật thần kinh,
đặc trưng chính là các bộ xử lý máy tính có thể đồng thời xử lý
thông tin và lưu trữ dữ liệu.
Công nghệ này cho phép làm giảm
thời gian xử lý cũng như năng lượng cần thiết để xử lý thông. Đây cũng là một giải pháp mà trong tương
lai, phát minh này có thể là cơ sở căn bản để tạo ra những
robot có thể suy nghĩ tương tự con người.
Tania Roy, trợ lý giáo sư tại Trung tâm Công nghệ NanoScience của UCF giải
thích: Hãy tưởng tượng một máy bay không người lái UAV có thể bay
mà không cần hệ thống dẫn đường đến các địa bàn đồi núi xa
xôi, xác định vị trí những người leo núi gặp nạn, bị mắc kẹt
trong địa hình phức tạp.
Hiện nay điều này rất khó khăn vì
những máy bay không người lái (UAV) cần liên kết với
các máy chủ từ xa, xác định địa hình địa vật, tọa độ
và đối tượng, những gì mà UAV thu được khi quét địa
hình camera. Thiết bị mà chúng tôi phát
minh cho phép chế tạo hệ thống AI, khiến drone thực sự độc
lập trong điều khiển hành động vì có thể nhìn nhận và xác định sự
vật tương tự như con người.
Cô Tania cho
biết: Những nghiên cứu trước chế tạo các camera,
quay lại hình ảnh đối tượng và gửi dữ
liệu đến một máy chủ để được xác định, bằng thiết bị này, camera có thể hoạt
động tương tự như mắt và chức năng nhận thức hình ảnh của não cùng lúc. Thiết bị của chúng tôi cho phép camera có thể quan
sát hình ảnh đối tượng và xác nhận trực
tiếp, thời gian thực.
Theo bình luận của các tác giả công trình nghiên cứu trong thông
cáo báo chí của UCF, thì thủ thuật khôn khéo của sáng tạo này
là phát triển trên cấu trúc mô nano, các điểm lượng tử
perovskite nhạy quang được cấy lên tấm vật liệu nano graphene nano
có độ dày nguyên tử cả hai chiều bề mặt.
Sự kết hợp này cho phép các hạt quang hoạt tính hấp thu ánh sáng,
chuyển đổi thành hạt điện tích, những hạt điện tích này truyền trực
tiếp vào graphene, tất cả chỉ trong một bước. Toàn bộ quá trình diễn ra trên tấm phim cực kỳ
mỏng, khoảng một phần mười độ dày sợi tóc người.
Basudev Pradhan, thành viên của nhóm nghiên cứ Năng lượng Mặt trời Tiên tiến
Bhaskara trong phòng thí nghiệm của giáo sư Thomas, hiện đang là
trợ lý giáo sư tại Khoa Kỹ thuật Năng lượng tại Đại học Trung tâmc
Jharkhand ở Ấn Độ nhận xét. Do tính chất của cấu trúc
vật liệu thượng tầng, thiết bị có hiệu ứng bộ nhớ, hoạt động bằng ánh sáng,
Tính chất này tương tự như những tế bào
não bộ liên quan đến thị giác. Các đầu thần kinh
quang điện tử mà chúng tôi phát triển từ cơ sở căn bản là các dây thần
kinh não bộ, có ý nghĩa quan trọng, ảnh hưởng trực tiếp đến công nghệ điện toán thần
kinh. Phương thức kiến trúc
thượng tầng (bề mặt) này chắc chắn sẽ dẫn đến những hướng đi mới trong
tiến trình phát triển các thiết bị quang điện tử siêu mỏng
tương lai.
Giáo sư Thomas nói:
Hiện nay, để kiểm tra khả năng của thiết bị trong việc nhìn nhận
các vật thể bằng công nghệ điện toán biến đổi thần kinh, các nhà
nghiên cứu đang sử dụng thử nghiệm thiết bị trong các
thí nghiệm nhận dạng khuôn mặt,.
“Do thiết bị mà chúng tôi
phát triển theo khuôn mẫu nguyên tắc hoạt động của các tế bào
não liên quan đến thị giác, nhận dạng khuôn mặt là một trong những thử nghiệm
quan trọng nhất trong tập hợp công trình nghiên cứu về điện toán thần kinh
của chúng tôi”.
Các nhà nghiên cứu cho biết, thông qua những thử nghiệm nhận dạng
khuôn mặt bằng thiết bị quan sát và lưu giữ thông tin siêu mỏng, các nhà khoa học
tiếp tục tập trung nghiên cứu để tinh chỉnh, hoàn thiện thiết bị, sử
dụng thiết bị để phát triển thành hệ thống dạng mạch,
bao gồm những vấn đề như quan sát, nhận biết, lưu trữ, xác định và đưa ra kết
quả trong công nghệ Máy học (ML).