Исследователи из Университета штата Орегон представили инновационное цифровое запоминающее устройство, которое объединяет датчики, память и механизмы обработки сигналов в одном фототранзисторе. Эта разработка способна существенно снизить энергопотребление ИИ-систем будущего, имитируя ключевую особенность человеческого мозга: умение сохранять значимые воспоминания и со временем забывать второстепенную информацию.
Современные архитектуры для ИИ-вычислений разделяют функции восприятия, хранения и обработки данных между отдельными физическими компонентами. Постоянная передача информации между ними требует значительных затрат энергии и снижает общую производительность. Новое устройство от исследователей из Орегона решает проблему «узкого места», перенося функции обработки непосредственно на уровень оптического сенсора.
Как работает фототранзистор
Технология основана на использовании фототранзистора, созданного из комбинации двух материалов. Роль проводящего канала транзистора выполняет оксидный полупроводник, а поверх него расположен специальный органический фоточувствительный слой, отвечающий за поглощение света и генерацию электрических зарядов.
Когда свет воздействует на устройство, часть зарядов улавливается органическим слоем. Даже после прекращения светового воздействия эти захваченные заряды продолжают влиять на ток, проходящий через канал. Таким образом, транзистор «запоминает» полученный ранее оптический сигнал.
Гибкое управление памятью
Важной особенностью разработки является возможность динамического изменения состояния памяти. Подавая электрическое напряжение на затвор, исследователи могут регулировать положение захваченных зарядов относительно канала. При перемещении зарядов ближе к каналу память усиливается и сохраняется дольше, а при удалении — эффект ослабевает, позволяя устройству «забыть» данные.
Этот механизм функционирует аналогично биологическим процессам в человеческом мозге, где химические сигналы определяют долговечность воспоминаний. В аппаратном обеспечении электрический сигнал задает программируемый срок «жизни» памяти, что открывает новые возможности для нейроморфных вычислений и архитектур, вдохновленных нейронными сетями.
Перспективы применения
В системах машинного зрения данная технология позволит фильтровать и временно удерживать визуальные данные еще до того, как они попадут в основной процессор. Это особенно актуально для робототехники, автономных дронов и систем видеонаблюдения, где обработка каждого кадра в режиме реального времени требует огромных мощностей. Вместо сохранения всей визуальной информации, устройство сможет выборочно отсеивать лишнее, радикально повышая энергоэффективность.
По мнению разработчиков, предложенное ими оптоэлектронное решение закладывает основу для нового поколения аппаратных средств, где интеллектуальная обработка данных происходит непосредственно на этапе их первичного захвата датчиком.
