El equipo se da cuenta de las funciones sensoriales del cerebro utilizando dispositivos de sinapsis artificial

Investigadores de la Facultad de Información Electrónica e Ingeniería Óptica de la Universidad de Nankai han utilizado dispositivos de sinapsis artificiales flexibles para desarrollar un sistema de percepción de movimiento neuromórfico que realiza las funciones multisensoriales del cerebro a nivel de hardware y exhibe un excelente rendimiento de percepción de movimiento.

El Dr. Jiang Chengpeng, de la Facultad de Información Electrónica e Ingeniería Óptica de la Universidad de Nankai, es el primer autor, y el Profesor Xu Wentao, de la Facultad de Información Electrónica e Ingeniería Óptica de la Universidad de Nankai, es el autor correspondiente del artículo «Mammalian -El nervio de cognición de movimiento neuromórfico inspirado en el cerebro logra una mejora de la percepción intermodal», que se ha publicado en Comunicaciones de la naturaleza.

El diseño del sistema de percepción de movimiento neuromórfico está inspirado en los mecanismos de percepción espacial e integración multisensorial del macaco. El movimiento propio de un macaco estimulará la información de movimiento, como señales de inercia y señales de flujo óptico en el vestíbulo y la retina. Las áreas específicas de la corteza cerebral procesarán e identificarán la información de movimiento codificada como pulso de pico y luego realizarán la percepción espacial al integrar información de diferentes modalidades sensoriales.

Los acelerómetros y giroscopios en el sistema de percepción de movimiento neuromórfico adquieren señales de aceleración y velocidad angular, respectivamente, que se codifican en dos trenes de picos que se transmiten a transistores sinápticos de alto rendimiento para su procesamiento. La correlación entre las dos secuencias de pulsos, así como su relación temporal, afectan la plasticidad sináptica del dispositivo, lo que afecta la salida del dispositivo. Las señales de movimiento se clasifican e identifican evaluando la tasa de disparo promedio del pulso y la corriente de salida del dispositivo sináptico.

Además, un sensor de flujo óptico, un sensor vibrotáctil y un sensor inercial comprenden una unidad de detección que puede detectar información sensorial de los modos visual, táctil y de aceleración. La información de diferentes tipos de sensores se puede integrar de manera efectiva, lo que mejora significativamente la precisión del reconocimiento de movimiento (superior al 94%). Los resultados experimentales son consistentes con el efecto de mejora de la percepción del cerebro. Además, el sistema puede adherirse a la piel humana o equiparse en pequeños drones para realizar tareas complejas como el reconocimiento del movimiento humano y el patrón de vuelo de los drones gracias a sus características de portabilidad, alta integración y bajo consumo de energía.

Esencialmente, el sistema imita el proceso de integración de señales sensoriales en el cerebro de los mamíferos y realiza una percepción de movimiento similar al cerebro mediante el empleo de la estrategia de codificación de picos para señales sensoriales, las características de integración de picos de los dispositivos sinápticos y el método de reconocimiento espaciotemporal de la corriente sináptica. señales Este trabajo combina la inteligencia cognitiva neuromórfica con el mecanismo de percepción multimodal del cerebro y tiene una importancia fundamental para el desarrollo de dispositivos inspirados en el cerebro y la electrónica biomimética. Se puede aplicar a varios campos, como robots móviles, dispositivos portátiles inteligentes e interfaz hombre-máquina.

Proporcionado por la Universidad de Nankai