Un team di ingegneri dell'Università di Glasgow, in collaborazione con ricercatori della São Paulo State University (UNESP) e della Hong Kong Metropolitan University, ha sviluppato un innovativo sistema di visione artificiale a basso consumo energetico. Questo sistema, ispirato al cervello umano e realizzato in parte con il miele, promette di ridurre l'impatto dei rifiuti elettronici.
Questo sviluppo rappresenta un importante passo avanti nel campo della visione artificiale sostenibile. I sistemi di visione artificiale tradizionali, basati su sensori CMOS al silicio, richiedono notevoli risorse di calcolo ed energia. Il nuovo sistema, invece, utilizza componenti organici, biodegradabili e riciclabili per "vedere" e "memorizzare" i colori, consumando una quantità minima di energia. La capacità di questo sistema di conservare le informazioni anche quando è spento, una proprietà nota come non volatilità, lo rende particolarmente adatto per applicazioni in tempo reale, come veicoli aerei autonomi o sistemi di sicurezza intelligenti. In un mondo sempre più attento all'ambiente, la possibilità di creare dispositivi elettronici con materiali sostenibili e a basso impatto ambientale è di fondamentale importanza. Questo studio dimostra che è possibile coniugare innovazione tecnologica e rispetto per l'ambiente, aprendo la strada a un futuro più sostenibile per l'elettronica.
Come funziona il sistema di visione artificiale
Il sistema sviluppato dal team, denominato Electrolyte-Gated Organic Field-Effect Transistor (EGOFET), integra tre funzioni cruciali: la rilevazione della luce, l'elaborazione delle informazioni e l'archiviazione dei dati in memoria. Il tutto in un singolo dispositivo, emulando il sistema visivo umano. L'EGOFET rappresenta un miglioramento significativo rispetto ai precedenti sistemi di visione artificiale basati su silicio, che richiedono un elevato consumo energetico e risorse computazionali considerevoli. Theodoros Serghiou, dell'Università di Glasgow, che ha guidato lo sviluppo dell'EGOFET, ha spiegato che "nei sistemi convenzionali, basati su CMOS, c'è una latenza intrinseca dovuta alla necessità di recuperare e trasferire i dati, a causa della separazione fisica tra le unità di elaborazione e di memoria".
L'EGOFET, invece, esegue queste funzioni simultaneamente in-memory, in modo simile alle sinapsi del cervello umano, superando così i limiti dei sistemi convenzionali. Inoltre, il bassissimo consumo energetico e i materiali sostenibili utilizzati nel dispositivo potrebbero aprire la strada a sistemi di visione artificiale ecologici e scalabili.
Nel loro articolo, pubblicato su Advanced Functional Materials, il team descrive come hanno costruito il prototipo di EGOFET su un substrato di vetro, utilizzando elettrodi in oro, uno strato di perilene organico fotosensibile e uno strato di miele come elettrolita. Il sistema agisce come un fotodetettore, producendo "picchi" di corrente che variano in risposta alle diverse lunghezze d'onda e intensità della luce. Questo permette di programmare stati di memoria che possono essere conservati dal sistema anche quando è spento.
L'EGOFET raggiunge alcune delle migliori prestazioni misurate finora, richiedendo solo 2,4 picojoule di energia per evento spiking, rendendolo uno dei dispositivi più efficienti dal punto di vista energetico nel suo genere. I sistemi di imaging CMOS convenzionali spesso richiedono milioni di volte più energia a causa della loro risposta clock-driven. Jeff Kettle, professore presso la James Watt School of Engineering e autore corrispondente dell'articolo, ha affermato che "il nostro dispositivo è in grado di emulare i principali comportamenti sinaptici come la plasticità a breve e lungo termine, la plasticità dipendente dal tempo di spiking e la facilitazione a impulsi accoppiati con alta fedeltà".
Implicazioni e sviluppi futuri
Le implicazioni di questa ricerca, che riunisce esperti da tutto il mondo, vanno oltre la visione artificiale e si estendono a più ampie applicazioni nel calcolo neuromorfico sostenibile, nell'elaborazione delle immagini e nell'elettronica bioispirata a basso consumo energetico. Il team prevede di ampliare questo prototipo a singolo dispositivo in array per migliorare le capacità di riconoscimento delle immagini, il che potrebbe fornire prestazioni superiori per i sistemi di visione artificiale prima di essere smaltiti in modo più sostenibile alla fine del loro ciclo di vita. Una volta terminata la vita utile del dispositivo, il team prevede che gli elementi in vetro e oro possano essere riciclati e riutilizzati, mentre gli elementi organici potrebbero semplicemente essere lasciati biodegradare naturalmente.
Questa ricerca rappresenta un importante passo avanti verso la creazione di sistemi elettronici più sostenibili ed efficienti. L'utilizzo di materiali biodegradabili e riciclabili, unito al bassissimo consumo energetico del dispositivo, potrebbe contribuire a ridurre l'impatto ambientale dell'elettronica e a promuovere un futuro più sostenibile.
In sintesi, questo nuovo sistema di visione artificiale, sviluppato da un team internazionale di ricercatori, promette di rivoluzionare il settore dell'elettronica, aprendo la strada a dispositivi più ecologici, efficienti e performanti.
Le parole di Jeff Kettle sottolineano l'importanza di questo lavoro: "Le implicazioni di questa ricerca, che riunisce esperti da tutto il mondo, vanno oltre la visione artificiale e si estendono a più ampie applicazioni nel calcolo neuromorfico sostenibile, nell'elaborazione delle immagini e nell'elettronica bioispirata a basso consumo energetico."
Il futuro della visione artificiale potrebbe essere più dolce e sostenibile di quanto immaginiamo. Un team di ingegneri dell'Università di Glasgow, in collaborazione con ricercatori della São Paulo State University (UNESP) e della Hong Kong Metropolitan University, ha sviluppato un sistema di visione artificiale che si ispira al cervello umano e utilizza il miele come elettrolita. Questo approccio innovativo non solo promette di ridurre il consumo energetico, ma anche di diminuire l'impatto dei rifiuti elettronici grazie all'uso di materiali organici, biodegradabili e riciclabili.
Il dispositivo, denominato EGOFET (Electrolyte-Gated Organic Field-Effect Transistor), integra in un'unica unità le funzioni di rilevamento della luce, elaborazione delle informazioni e memorizzazione, emulando il sistema visivo umano. La sua capacità di conservare le informazioni anche quando spento, una caratteristica nota come non-volatilità, lo rende particolarmente adatto per applicazioni in tempo reale come veicoli aerei autonomi e sistemi di sicurezza intelligenti.
La scelta del miele come elettrolita non è casuale. Questo dolce prodotto delle api, oltre ad essere biodegradabile, offre proprietà uniche in termini di conducibilità ionica e capacità di formare interfacce stabili con i materiali organici utilizzati nel dispositivo. Ma perché il miele? La sua storia affonda le radici in tempi antichissimi, quando era apprezzato non solo come alimento, ma anche per le sue proprietà medicinali e cosmetiche. Gli antichi Egizi, ad esempio, lo utilizzavano per imbalsamare i defunti e curare le ferite. Oggi, la scienza moderna sta riscoprendo le sue potenzialità in ambiti tecnologici avanzati.
L'EGOFET rappresenta un passo avanti rispetto ai sistemi di visione artificiale basati su sensori CMOS in silicio, che richiedono elevate risorse computazionali ed energetiche. Il team di ricerca ha dimostrato che il loro dispositivo consuma solo 2.4 picojoule di energia per evento, un valore significativamente inferiore rispetto ai sistemi convenzionali. Questo risultato apre la strada a sistemi di visione artificiale eco-compatibili e scalabili.
Il prototipo è stato realizzato su un substrato di vetro con elettrodi in oro, uno strato di perilene organico fotosensibile e uno strato di miele come elettrolita. Il sistema funziona come un fotodettore, producendo picchi di corrente in risposta a diverse lunghezze d'onda e intensità della luce, consentendo la programmazione di stati di memoria che possono essere conservati anche quando il dispositivo è spento.
Il nostro dispositivo è in grado di emulare comportamenti sinaptici chiave come la plasticità a breve e lungo termine, la plasticità dipendente dal tempo dei picchi e la facilitazione a coppie di impulsi con alta fedeltà.ha affermato il professor Jeff Kettle della James Watt School of Engineering. Questa capacità di emulare il funzionamento del cervello umano apre nuove prospettive nel campo del calcolo neuromorfico sostenibile, dell'elaborazione delle immagini e dell'elettronica bio-ispirata ad alta efficienza energetica.
Il team prevede di sviluppare array di EGOFET per migliorare le capacità di riconoscimento delle immagini e, al termine del ciclo di vita del dispositivo, riciclare gli elementi in vetro e oro e biodegradare i componenti organici. Un approccio che coniuga innovazione tecnologica e rispetto per l'ambiente.