Các kỹ sư tại Đại học RMIT đã tạo ra một thiết bị tí hon hoạt động như bộ não, có thể phát hiện chuyển động của bàn tay, lưu trữ ký ức thị giác và xử lý thông tin — tất cả mà không cần máy tính ngoài, mở ra triển vọng cho robot tốc độ siêu nhanh và xe tự hành an toàn hơn.
Phát minh này, được gọi là thiết bị thần kinh mô phỏng, bắt chước cách não người hoạt động. Theo giáo sư Sumeet Walia, trưởng nhóm nghiên cứu, thiết bị có thể mở đường cho việc xử lý hình ảnh siêu nhanh trong ô tô tự hành, robot thông minh và các công nghệ tương tác tự nhiên hơn với con người.
Không giống như hệ thống kỹ thuật số truyền thống tiêu tốn nhiều năng lượng, công nghệ thị giác thần kinh mô phỏng này sử dụng phương pháp xử lý tương tự (analog) giống như bộ não con người. Nhờ đó, nó có thể thực hiện các nhiệm vụ thị giác phức tạp với mức tiêu thụ điện năng thấp hơn rất nhiều.
“Hệ thống thị giác thần kinh mô phỏng được thiết kế để xử lý theo kiểu tương tự như não người, từ đó giúp giảm đáng kể năng lượng cần dùng để xử lý các nhiệm vụ hình ảnh phức tạp so với công nghệ số hiện nay,” giáo sư Walia, Giám đốc Trung tâm Vật liệu và Cảm biến Quang điện tử (COMAS) tại RMIT, cho biết.
Vật liệu có khả năng ghi nhớ
Dự án kết hợp giữa vật liệu thần kinh mô phỏng và công nghệ xử lý tín hiệu tiên tiến dưới sự dẫn dắt của phó giáo sư Akram Al-Hourani, Phó Giám đốc COMAS. Trọng tâm của thiết bị là molybdenum disulfide (MoS₂) — một hợp chất kim loại có độ dày chỉ vài nguyên tử.
Trong nghiên cứu mới nhất, các nhà khoa học chỉ ra rằng những khuyết tật siêu nhỏ ở cấp độ nguyên tử trong MoS₂ có thể giúp phát hiện ánh sáng và chuyển đổi nó thành tín hiệu điện — tương tự cách các nơ-ron trong não bắn ra tín hiệu và giao tiếp, cho phép thiết bị thu nhận và xử lý thông tin hình ảnh theo thời gian thực.
Thiết bị thử nghiệm này mô phỏng khả năng của mắt người trong việc tiếp nhận ánh sáng và khả năng của não trong xử lý thông tin thị giác, cho phép cảm nhận tức thời các thay đổi trong môi trường và ghi nhớ mà không cần dùng đến lượng dữ liệu và năng lượng lớn, Giáo sư Walia nói.
“Ngược lại, các hệ thống kỹ thuật số hiện nay tiêu tốn rất nhiều năng lượng và không thể xử lý kịp khi khối lượng và độ phức tạp dữ liệu tăng lên, khiến chúng khó ra quyết định theo thời gian thực,” Giáo sư Walia nói.
Nghiên cứu đã được công bố trên tạp chí Advanced Materials Technologies. Giáo sư Walia và Al-Hourani là tác giả cộng tác, còn Thiha Aung, nghiên cứu sinh tiến sĩ tại RMIT, là tác giả chính. RMIT đã nộp đơn xin cấp bằng sáng chế tạm thời cho công trình này.
Trong các thí nghiệm, thiết bị đã phát hiện sự thay đổi chuyển động của một bàn tay vẫy mà không cần ghi lại từng khung hình — kỹ thuật này gọi là phát hiện biên (edge detection), giúp giảm đáng kể khối lượng xử lý dữ liệu và năng lượng. Sau khi phát hiện thay đổi, thiết bị đã lưu trữ những sự kiện đó như trí nhớ của bộ não.
Các thí nghiệm được thực hiện trong dải quang phổ khả kiến với mắt người, dựa trên nghiên cứu trước đó của nhóm về tia tử ngoại.
Các nghiên cứu trước với tia tử ngoại chỉ bao gồm việc phát hiện, ghi nhớ và xử lý ảnh tĩnh. Ở cả thiết bị dùng ánh sáng khả kiến và tử ngoại, ký ức đều có thể được cài đặt lại để chuẩn bị cho nhiệm vụ tiếp theo.
Tốc độ cứu mạng và ứng dụng thực tế
Sáng tạo này có thể giúp cải thiện tốc độ phản ứng với thông tin thị giác của xe tự hành và robot tiên tiến — điều có thể mang tính sống còn trong môi trường nguy hiểm và khó lường.
“Thị giác thần kinh mô phỏng trong các ứng dụng này có thể phát hiện thay đổi trong cảnh vật gần như ngay lập tức, không cần xử lý lượng dữ liệu lớn, từ đó phản ứng nhanh hơn rất nhiều và có thể cứu sống mạng người,” giáo sư Walia nói.
“Với các robot làm việc gần con người trong nhà máy hoặc trợ lý cá nhân, công nghệ này có thể giúp tương tác tự nhiên hơn bằng cách nhận diện và phản ứng với hành vi con người gần như tức thời,” giáo sư Al-Hourani nói.
Mở rộng quy mô và hướng nghiên cứu tiếp theo
Hiện nhóm nghiên cứu đang mở rộng thiết bị mẫu từ một điểm ảnh duy nhất (single-pixel) thành một ma trận điểm ảnh sử dụng MoS₂.
Hội đồng Nghiên cứu Úc gần đây đã cấp tài trợ cơ sở vật chất cho nhóm để hỗ trợ việc mở rộng này.
“Dù hệ thống của chúng tôi mô phỏng một phần xử lý thần kinh của não, đặc biệt là về thị giác, nhưng đó vẫn là một mô hình đơn giản hóa,” Walia nói.
“Chúng tôi sẽ tối ưu hóa thiết bị để thực hiện các nhiệm vụ thị giác thực tế phức tạp hơn và giảm tiếp mức tiêu thụ điện.”
Nhóm nghiên cứu cũng đang phát triển hệ thống lai, kết hợp công nghệ tương tự (analog) với điện tử kỹ thuật số truyền thống.
“Chúng tôi xem công nghệ này là sự bổ sung cho máy tính truyền thống, chứ không phải thay thế,” Walia nói.
“Hệ thống kỹ thuật số vẫn rất mạnh trong nhiều nhiệm vụ, còn công nghệ thần kinh mô phỏng của chúng tôi có lợi thế vượt trội trong xử lý thị giác, nơi yêu cầu hiệu suất theo thời gian thực và tiết kiệm năng lượng.”
Ngoài ra, nhóm cũng đang nghiên cứu các vật liệu khác ngoài MoS₂ để mở rộng ứng dụng sang vùng hồng ngoại, mở đường cho theo dõi khí thải toàn cầu theo thời gian thực và phát hiện thông minh các chất ô nhiễm như khí độc, mầm bệnh và hóa chất.
Nghiên cứu sinh tiến sĩ RMIT, Thiha Aung, kiểm tra thiết bị thị giác thần kinh mô phỏng của nhóm nghiên cứu. Ảnh: Đại học RMIT
