Forscher der Penn State Universität haben den ersten künstlichen, multisensorischen integrierten Neuron für künstliche Intelligenz (KI) entwickelt. Unter der Leitung von Saptarshi Das konzentrierte sich das Team darauf, einen sensorischen Tastsinn und einen visuellen Sensor zu integrieren, um das Zusammenspiel sensorischer Eingaben im menschlichen Gehirn nachzuahmen. Durch die direkte Kommunikation der Sensoren untereinander können KI-Systeme effizientere Entscheidungen in Bezug auf Energie und Geschwindigkeit treffen. Das Team stellte das multisensorische Neuron her, indem es einen taktilen Sensor mit einem Fototransistor mithilfe einer Verbindung namens Molybdändisulfid verband. Das künstliche Neuron zeigte eine erhöhte Empfindlichkeit, wenn schwache visuelle und taktile Signale kombiniert wurden. Die Entwicklung eines künstlichen multisensorischen Neurons könnte die Effizienz von Sensortechnologie verbessern und umweltfreundlichere KI-Anwendungen in Robotern, Drohnen und selbstfahrenden Fahrzeugen ermöglichen.

Einführung

Das Forschungsteam der Penn State Universität hat erfolgreich das erste künstliche, multisensorische integrierte Neuron für künstliche Intelligenz (KI) entwickelt. Diese Innovation unter der Leitung von Saptarshi Das zielt darauf ab, die Fähigkeit des menschlichen Gehirns nachzubilden, unterschiedliche sensorische Eingaben wie Berührung und Sehen zu kombinieren, um effizientere Entscheidungen in Bezug auf Energieverbrauch und Geschwindigkeit zu treffen.

Der Bedarf an multisensorischer Integration

Um die Leistungsfähigkeit von KI-Systemen zu verbessern, ist es entscheidend, verschiedene Sensoren zu integrieren, die miteinander kommunizieren und sensorische Informationen gemeinsam verarbeiten können. Durch die Integration von taktilen und visuellen Sensoren kann KI die Art und Weise nachahmen, wie das menschliche Gehirn verschiedene Arten von Sinnesdaten verarbeitet und kombiniert, um bessere Entscheidungen zu treffen.

Vorteile der multisensorischen Integration

Die Kombination von taktilen und visuellen Sensoren in KI-Systemen bietet mehrere Vorteile:

  • Verbesserte Sensitivität: Die Integration von taktilen und visuellen Sensoren erhöht die Gesamtsensitivität des Systems, sodass schwache Signale effektiver erkannt und darauf reagiert werden können.
  • Effiziente Entscheidungsfindung: Mit der Fähigkeit, mehrere sensorische Eingaben gleichzeitig zu verarbeiten, können KI-Systeme schnellere und genauere Entscheidungen treffen.
  • Energieeffizienz: Durch die Nutzung der kombinierten Eingaben von mehreren Sensoren können KI-Systeme ihren Energieverbrauch optimieren, was zu umweltfreundlicheren Anwendungen führt.

Der Herstellungsprozess

Das Team der Penn State Universität hat das künstliche multisensorische Neuron durch eine Kombination von taktilen und visuellen Sensoren hergestellt. Der Prozess umfasste die Verbindung eines taktilen Sensors mit einem Fototransistor unter Verwendung einer Verbindung namens Molybdändisulfid.

Rolle des taktilen Sensors

Der taktile Sensor ist dafür verantwortlich, physische Berührungsinformationen zu erfassen und in elektrische Signale umzuwandeln, die vom Neuron verarbeitet werden können. Er ahmt den menschlichen Tastsinn nach und liefert wichtige Informationen für den Entscheidungsprozess des KI-Systems.

Rolle des visuellen Sensors

Der visuelle Sensor hingegen erfasst visuelle Informationen ähnlich wie das menschliche Auge. Er sammelt Lichtsignale und wandelt sie in elektrische Signale um, die vom multisensorischen Neuron verarbeitet werden können. Durch die Integration visueller Eingaben haben KI-Systeme ein umfassenderes Verständnis ihrer Umgebung.

Integration durch Molybdändisulfid

Um die Kommunikation zwischen den taktilen und visuellen Sensoren zu ermöglichen, verwendete das Team Molybdändisulfid. Diese Verbindung fungiert als Brücke und ermöglicht die Übertragung und Verarbeitung der elektrischen Signale des taktilen Sensors durch den Fototransistor des visuellen Sensors.

Verbesserte Sensitivität durch kombinierte Signale

Eines der wichtigsten Ergebnisse der Forschung ist die erhöhte Sensitivität des künstlichen multisensorischen Neurons, wenn schwache visuelle und taktile Signale kombiniert werden. Durch die Integration dieser sensorischen Eingaben kann das Neuron subtile Reize erkennen und darauf reagieren, die von einzelnen Sensoren allein möglicherweise übersehen worden wären.

Verbesserte Entscheidungsfindung

Durch die Kombination von taktilen und visuellen Informationen ermöglicht das multisensorische Neuron eine fundiertere Entscheidungsfindung. Zum Beispiel kann ein KI-System in einer Robotikanwendung sowohl den Tastsinn als auch das Sehen nutzen, um Objekte zu identifizieren, ihre Eigenschaften zu bewerten und die entsprechende Reaktion oder Aktion zu bestimmen.

Anwendungen in der realen Welt

Die Entwicklung eines künstlichen multisensorischen Neurons eröffnet zahlreiche Möglichkeiten für den Einsatz in verschiedenen KI-getriebenen Technologien:

  • Roboter: Mit der verbesserten Sensitivität und Entscheidungsfähigkeit können Roboter ihre Umgebung effektiver erkunden und mit ihr interagieren.
  • Drohnen: Drohnen, die mit multisensorischen Neuronen ausgestattet sind, können Daten von taktilen und visuellen Sensoren sammeln und verarbeiten, um Flugbahnen zu optimieren und Hindernissen auszuweichen.
  • Autonome Fahrzeuge: Die Integration von taktilen und visuellen Sensoren in autonomen Fahrzeugen kann deren Wahrnehmung der Umgebung verbessern und zu sichererem und effizienterem Fahren führen.

Schlussfolgerung

Die Entwicklung des ersten künstlichen, multisensorischen integrierten Neurons ist ein bedeutender Fortschritt in der KI-Technologie. Durch die Integration von taktilen und visuellen Sensoren haben die Forscher der Penn State Universität die multisensorischen Verarbeitungsfähigkeiten des menschlichen Gehirns nachgebildet, was in Bezug auf Energieverbrauch und Geschwindigkeit eine effizientere Entscheidungsfindung ermöglicht. Dieser Durchbruch hat das Potenzial, verschiedene Branchen wie die Robotik, Drohnen und selbstfahrende Fahrzeuge durch eine verbesserte Sensitivität und Funktionalität der Sensortechnologie zu revolutionieren.

Quelle

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert

You May Also Like

Machine-Learning-Ansatz zur Berechnung von Übergangszuständen in chemischen Reaktionen

Forscher vom MIT haben eine maschinelle Lernmethode entwickelt, um Übergangszustände in chemischen…

Ein potenzieller Wirkstoffkandidat zur Behandlung der Amyotrophen Lateralsklerose (ALS)

Forscher der Universität Helsinki haben einen potenziellen Wirkstoff entdeckt, der zur Behandlung…

Von der Verbrennung angetriebener insektengroßer Roboter: Ein Durchbruch in der Robotik

Forscher der Cornell University haben einen robotischen Insekt entwickelt, der durch Verbrennung…

Die Rolle des Retinsäurerezeptors Alpha (RARα) bei der T-Zell-Aktivierung und Immunantwort

Eine neue Studie, veröffentlicht im Journal Immunity, zeigt, dass der nukleare Rezeptor…