Eskiden yapay zekanın bir alt dalı olmasına rağmen, bugun akademik anlamda kendi ekosistemini yaratan bilgisayar goruşu, otonom araclardan endustriyel robotlara kadar bircok uygulama alanının ayrılmaz bir parcası konumunda. Ne var ki, robotik cihazlardaki goruntu tanıma ve işleme sureci, cok fazla bilgi işlem gucune ihtiyac duyuyor.
Bunun en onemli nedeni ise bir goruntunun yararlı olup olmadığına bakılmaksızın direkt olarak işlenmesi. Sınıflandırılmayan buyuk miktardaki veri, goruntu tanıma işlevinin yavaşlamasına sebebiyet veriyor. Dolayısıyla, verileri donuşturmeden veya aktarmadan once yakalayan ve işleyen bir sensor, goruntuyu minimum guc harcayarak, daha hızlı bir şekilde tanımlayabilir.

Avusturya'da bulunan Fotonik Enstitusu'ndeki araştırmacılar, hayvanların gozlerinin, gorsel bilgileri beyne aktarmadan once on işleme şeklini taklit eden bir yapay zeka cipi tasarladı. Nature dergisinde yayınlanan araştırmaya gore ekip, cipi sadece birkac atom kalınlığında, ışık algılayan diyotlarla kazınmış bir tungsten diselenid tabakasından oluşturdu. Daha sonra yapay sinir ağı yaratmak icin diyotları birbirlerine bağladılar.
Yonganın kalbindeki ‘tungsten diselenid’ adındaki malzeme, diyotların ışığa duyarlılığının harici olarak ayarlanabilmesi icin benzersiz elektriksel ozellikler sağlıyor. Bu, sinir ağının doğru yanıtları verene kadar diyotların hassasiyetini ayarlayabileceği ve gorsel verileri sınıflandırmak uzere eğitilebileceği anlamına geliyor.
Goruntu tanıma ve işleme surecini cok daha hızlı ve verimli hale getirme yolunda heyecan verici bir adım atan araştırmacılar, buna rağmen daha gidilecek cok uzun bir yolun olduğunu soyluyorlar. Ekip şimdi, yapay sinir ağlarını cok daha buyuk boyutlara olceklendirmek icin calışacak.