Các nhà khoa học đă chế tạo ra một thiết bị có khả năng 'nh́n' và 'suy nghĩ' như bộ năo con người, mở ra triển vọng cho ngành robot siêu tốc và phương tiện tự hành an toàn hơn.
Các thiết bị nhỏ nhưng thông minh có ư nghĩa quan trọng trong ngành robot
Các kỹ sư tại Đại học RMIT (Úc) vừa phát triển một thiết bị tí hon giống như bộ năo, có khả năng phát hiện chuyển động của bàn tay, lưu trữ kư ức h́nh ảnh và xử lư thông tin – tất cả đều không cần máy tính bên ngoài hỗ trợ.
Nghiên cứu được công bố trên tạp chí Advanced Materials Technologies. Giáo sư Sumeet Walia và Giáo sư Al-Hourani là đồng tác giả chính, c̣n nghiên cứu sinh tiến sĩ tại RMIT, Thiha Aung là tác giả đầu tiên. RMIT cũng đă đăng kư bằng sáng chế tạm thời cho công tŕnh này.
Tiết kiệm năng lượng nhờ xử lư... tương tự (analog)
Công nghệ mang tính đột phá này được gọi là thiết bị thần kinh mô phỏng (neuromorphic device), mô phỏng cách hoạt động của năo người. Theo Giáo sư Walia, trưởng nhóm nghiên cứu, công nghệ này có thể mở đường cho hệ thống xử lư h́nh ảnh siêu nhanh trong xe tự lái, robot thông minh và các thiết bị công nghệ có khả năng tương tác tự nhiên hơn với con người.
Không giống như các hệ thống kỹ thuật số truyền thống tiêu tốn nhiều năng lượng, thiết bị thần kinh mô phỏng này sử dụng kiểu xử lư tương tự (analog) giống như năo bộ, từ đó giảm đáng kể mức tiêu thụ năng lượng khi thực hiện các nhiệm vụ h́nh ảnh phức tạp.
Giáo sư Walia (Giám đốc Trung tâm Vật liệu và Cảm biến Quang-Điện tử (COMAS) tại RMIT) cho biết: “Hệ thống thị giác thần kinh mô phỏng được thiết kế dựa trên cách xử lư tương tự của bộ năo, từ đó tiết kiệm rất nhiều năng lượng so với công nghệ kỹ thuật số hiện nay”.
Nghiên cứu kết hợp giữa vật liệu mô phỏng thần kinh và kỹ thuật xử lư tín hiệu tiên tiến, dưới sự dẫn dắt của Giáo sư Akram Al-Hourani, Phó Giám đốc COMAS. Cốt lơi của thiết bị là disulfide molybdenum (MoS₂) – một hợp chất kim loại chỉ dày vài nguyên tử.
Trong nghiên cứu mới nhất, nhóm khoa học đă chứng minh rằng các khuyết tật cực nhỏ ở cấp nguyên tử trong MoS₂ có thể được sử dụng để phát hiện ánh sáng và chuyển đổi nó thành tín hiệu điện – tương tự như cách các nơron thần kinh trong năo truyền tín hiệu. Nhờ đó, thiết bị có thể thu nhận và xử lư thông tin thị giác gần như theo thời gian thực.
Mô phỏng mắt và năo người
Giáo sư Walia giải thích: “Thiết bị nguyên mẫu này mô phỏng khả năng của mắt người trong việc tiếp nhận ánh sáng và của năo người trong việc xử lư thông tin thị giác. Điều này cho phép cảm nhận thay đổi môi trường ngay tức th́ và h́nh thành kư ức mà không cần xử lư dữ liệu quá lớn hay tiêu hao năng lượng.
Ngược lại, các hệ thống kỹ thuật số hiện nay tiêu tốn rất nhiều năng lượng và không thể theo kịp khối lượng và độ phức tạp dữ liệu đang tăng nhanh, khiến chúng khó ra quyết định theo thời gian thực một cách thực sự”.
Trong thí nghiệm, thiết bị đă phát hiện chuyển động của một bàn tay vẫy, mà không cần ghi h́nh theo từng khung (frame-by-frame). Đây là kỹ thuật phát hiện biên (edge detection), giúp giảm mạnh nhu cầu xử lư dữ liệu và tiêu thụ năng lượng. Sau khi phát hiện, thiết bị lưu trữ sự kiện thành kư ức – tương tự như bộ năo con người.
Thí nghiệm được thực hiện trong quang phổ ánh sáng nh́n thấy, kế thừa các nghiên cứu trước đó của nhóm trong miền tử ngoại (UV). Tác giả Thiha Aung cho biết: “Chúng tôi đă chứng minh rằng lớp MoS₂ mỏng đến mức nguyên tử có thể mô phỏng chính xác hành vi nơron ‘ṛ tích và phát’ (leaky integrate-and-fire – LIF) – một khối nền tảng trong mạng nơron nhân tạo dạng xung (spiking neural networks)”.
Ở các thiết bị hoạt động trong cả phổ UV và phổ nh́n thấy, các "kư ức" đều có thể đặt lại (reset) để thiết bị sẵn sàng cho nhiệm vụ tiếp theo.
Tốc độ phản ứng và ứng dụng thực tế
Nhóm nghiên cứu tin rằng, đổi mới của họ trong tương lai có thể nâng cao tốc độ phản hồi của các phương tiện tự động và hệ thống robot tiên tiến đối với thông tin thị giác – yếu tố sống c̣n trong những môi trường nguy hiểm và khó lường.
Giáo sư Walia chia sẻ: “Dù c̣n nhiều năm nữa mới phổ biến, công nghệ thị giác thần kinh mô phỏng trong các ứng dụng này có khả năng phát hiện thay đổi trong khung cảnh gần như tức th́ mà không cần xử lư khối lượng dữ liệu lớn. Từ đó phản ứng nhanh hơn rất nhiều, thậm chí có thể cứu sống con người”.
Giáo sư Al-Hourani nói thêm: “Với các robot làm việc gần gũi với con người trong môi trường sản xuất hoặc với vai tṛ trợ lư cá nhân, công nghệ thần kinh mô phỏng có thể giúp chúng tương tác tự nhiên hơn, nhận diện và phản ứng trước hành vi con người gần như không có độ trễ”.
Hiện tại, nhóm nghiên cứu đang nâng cấp nguyên mẫu thiết bị một điểm ảnh (single-pixel) thành mảng nhiều điểm ảnh sử dụng MoS₂ để mở rộng khả năng xử lư.
Tiềm năng trong tương lai
Dự án đă nhận được tài trợ từ Hội đồng Nghiên cứu Úc (Australian Research Council) thông qua gói tài trợ LIEF (Liên kết về Hạ tầng, Thiết bị và Cơ sở vật chất), giúp nhóm mở rộng quy mô các thiết bị thần kinh mô phỏng.
Giáo sư Walia cho biết: “Hệ thống của chúng tôi mô phỏng được một số khía cạnh trong xử lư thần kinh của năo bộ, đặc biệt là ở lĩnh vực thị giác, nhưng hiện tại vẫn là một mô h́nh đơn giản. Chúng tôi sẽ tối ưu thiết bị cho những ứng dụng thực tế, xử lư các nhiệm vụ thị giác phức tạp hơn, đồng thời tiếp tục giảm mức tiêu thụ năng lượng”.
Nhóm nghiên cứu cũng đang phát triển hệ thống lai, kết hợp công nghệ tương tự (analog) của họ với điện tử số truyền thống. Giáo sư Walia tiết lộ: “Chúng tôi không xem công nghệ của ḿnh là sự thay thế cho điện toán truyền thống, mà là sự bổ sung cần thiết.
Hệ thống số vẫn rất mạnh ở nhiều tác vụ, trong khi công nghệ thần kinh mô phỏng của chúng tôi vượt trội trong xử lư h́nh ảnh, nơi mà hiệu suất năng lượng và khả năng phản ứng theo thời gian thực là yếu tố then chốt”.
Ngoài MoS₂, nhóm c̣n đang nghiên cứu các vật liệu mới để mở rộng khả năng cảm biến sang vùng hồng ngoại (infrared). Điều này có thể giúp thiết bị theo dơi phát thải toàn cầu theo thời gian thực; phát hiện các chất gây ô nhiễm thông minh như khí độc, mầm bệnh hoặc hóa chất nguy hiểm
A
