Интересно, что человеческая зрительная система предлагает привлекательную альтернативу традиционным моделям компьютерного зрения. В отличие от обычных систем машинного зрения, которые должны захватывать и обрабатывать каждую деталь изображения, наши глаза и мозг выбирают важную информацию, что позволяет достигать высокой эффективности визуальной обработки при минимальном расходе энергии. В связи с этим возникла область нейроморфных вычислений, которая моделирует структуру и функции биологических нейронных систем и обещает решить существующие проблемы в области компьютерного зрения. Однако две основные задачи остаются актуальными: добиться распознавания цвета с уровнем, сравнимым с человеческим, и устранить необходимость внешнего источника питания для минимизации энергопотребления.

На этом фоне команда исследователей под руководством доцента Такаши Икуно из Школы передового инженерного дела и Электронной системы Токийского университета науки (TUS), Япония, разработала революционное решение. Их статья, опубликованная 12 мая 2025 года в 15-м выпуске журнала Scientific Reports, представляет собой самопитанный искусственный синапс, способный распознавать цвета с высокой точностью. В совместной работе также участвовали Хироха Комацу и Норика Хосода из TUS.

Авторы создали устройство, интегрировав два различных фотогальванических солнечных элемента, чувствительных к разным длинам волн света. В отличие от обычных оптоэлектронных искусственных синапсов, требующих внешнего питания, предложенный синапс самостоятельно вырабатывает электроэнергию за счет солнечной энергии. Такой автономный характер делает его особенно пригодным для применения в периферийных вычислительных систем, где важна энергоэффективность.

Эксперименты показали, что устройство способно различать цвета с разрешением до 10 нанометров по всему видимому спектру – практически так же точно, как человеческий глаз. Кроме того, оно демонстрирует биполярные отклики: выдает положительное напряжение при синем свете и отрицательное при красном. Это позволяет выполнять сложные логические операции, традиционно требующие использования нескольких устройств. «Результаты показывают большие перспективы для применения этого нового оптоэлектронного устройства, которое одновременно обеспечивает высокое разрешение цветового распознавания и выполнение логических функций, в низкоэнергопотребляющих системах искусственного интеллекта с визуальным распознаванием,» — отмечает доктор Икуно.

Для демонстрации практического применения команда использовала устройство в рамках физической системы резервуарных вычислений для распознавания различных движений человека, записанных с помощью красного, зеленого и синего цветов. Система достигла 82% точности при классификации 18 различных комбинаций цветов и движений, используя всего один такой сенсор вместо множества фотодиодов, как в обычных системах.

Это исследование открывает широкие перспективы в различных сферах. В автономных автомобилях новые устройства могут повысить эффективность распознавания светофоров, дорожных знаков и препятствий. В медицине такие сенсоры смогут работать в портативных устройствах для мониторинга жизненно важных показателей, например, уровня кислорода в крови, при минимальном расходе энергии. В сфере потребительской электроники технология может привести к созданию смартфонов и устройств дополненной или виртуальной реальности с значительно увеличенной батарейной жизнью и расширенными возможностями визуального распознавания. «Мы считаем, что эта технология поможет реализовать низкоэнергопотребляющие системы машинного зрения с цветовым распознаванием, близким к человеческому, что откроет новые возможности для оптических сенсоров в самоуправляемых автомобилях, медицинских биометрических датчиках и портативных системах распознавания,» — говорит доктор Икуно.

В целом, эта работа является важным шагом к тому, чтобы технологии компьютерного зрения стали более компактными, энергоэффективными и похожими наработу человеческих глаз, что значительно расширит возможности наших устройств в повседневной жизни.