W czasach, gdy sztuczna inteligencja i urządzenia inteligentne odgrywają kluczową rolę w codziennym życiu, rozwój systemów widzenia maszynowego (machine vision) staje się coraz istotniejszy. Jednak do tej pory ich wydajność ograniczały dwa zasadnicze problemy: ogromne zapotrzebowanie na moc obliczeniową i energię, oraz brak zdolności do rozpoznawania kolorów z precyzją zbliżoną do ludzkiego oka. W czerwcu 2025 roku naukowcy z Tokijskiego Uniwersytetu Nauk (Tokyo University of Science) zaprezentowali rozwiązanie, które może całkowicie zmienić ten stan rzeczy.
Samozasilająca się synapsa optoelektroniczna – jak to działa?
Zespół badawczy pod kierunkiem prof. Takashiego Ikuno z Wydziału Inżynierii Systemów Elektronicznych stworzył samozasilającą się synapsę sztuczną, zdolną do rozpoznawania kolorów z rozdzielczością 10 nanometrów – czyli niemal na poziomie ludzkiego oka. Kluczowym elementem tej technologii są dwie barwnikowe ogniwa słoneczne (ang. dye-sensitized solar cells), które działają bez potrzeby zewnętrznego źródła zasilania, generując energię ze światła [Neuroscience News, 2025].
Urządzenie reaguje różnie na różne długości fal świetlnych: generuje dodatnie napięcie pod wpływem światła niebieskiego, a ujemne – przy czerwonym. To pozwala nie tylko na detekcję koloru, ale także na wykonywanie operacji logicznych, takich jak AND, OR czy XOR, bez potrzeby stosowania skomplikowanych układów elektronicznych.
Zastosowanie w edge computingu
Nowe urządzenie ma szczególne znaczenie dla technologii edge computing, czyli przetwarzania danych na obrzeżach sieci – np. w smartfonach, dronach czy systemach samochodowych. Tradycyjne systemy widzenia maszynowego generują ogromne ilości danych, co powoduje przeciążenia oraz zwiększone zużycie energii. W przeciwieństwie do nich, biologiczny wzrok działa selektywnie i energooszczędnie, co zainspirowało twórców nowej technologii do opracowania rozwiązania neuromorficznego – naśladującego działanie ludzkiego mózgu.
Rzeczywiste testy – wysokie wyniki
W ramach eksperymentów urządzenie zostało użyte w systemie tzw. fizycznego reservoir computingu – architekturze przetwarzania inspirowanej dynamicznymi właściwościami sieci neuronowych. Synapsa rozpoznawała ruchy człowieka zapisane w trzech kolorach (czerwonym, zielonym i niebieskim), osiągając 82% skuteczności przy rozróżnianiu 18 kombinacji barw i ruchów – wszystko przy użyciu jednego urządzenia, bez potrzeby zestawu wielu fotodiod.
Potencjał dla wielu branż
Zastosowania tej technologii są szerokie.
- Motoryzacja – skuteczniejsze rozpoznawanie sygnalizacji świetlnej, znaków drogowych i przeszkód przez autonomiczne pojazdy.
- Medycyna – niskozasilane czujniki biomedyczne mogą monitorować parametry życiowe bez potrzeby częstego ładowania.
- Elektronika konsumencka – dłuższa żywotność baterii w smartfonach czy okularach VR przy zachowaniu funkcji rozpoznawania otoczenia [Neuroscience News, 2025].
„Wierzymy, że ta technologia przyczyni się do powstania niskozasilanych systemów widzenia maszynowego o możliwościach zbliżonych do ludzkiego oka, wykorzystywanych m.in. w czujnikach optycznych dla samochodów autonomicznych, medycynie czy urządzeniach przenośnych”
podkreśla prof. Ikuno w ScienceDaily.
Prezentowana technologia nie tylko odpowiada na potrzeby nowoczesnych urządzeń AI, ale też toruje drogę do maszyn, które widzą i przetwarzają obraz podobnie do ludzi. Dzięki połączeniu precyzyjnego rozpoznawania koloru, logiki i autonomicznego zasilania, ten przełomowy wynalazek może zdefiniować na nowo standardy w widzeniu maszynowym i urządzeniach edge.
Źródła:
- H. Komatsu, N. Hosoda, T. Ikuno, Scientific Reports, 2025; 15(1) DOI: 10.1038/s41598-025-00693-0
- Neuroscience News, “Self-Powered Synapse Brings Human-Like Vision to AI Devices”, 3 czerwca 2025
https://neurosciencenews.com/ai-synapse-vision-29191 - ScienceDaily, “Self-powered artificial synapse mimics human color vision”, 2 czerwca 2025
https://www.sciencedaily.com/releases/2025/06/250602155323.htm
Czytaj dalej: