Neuronale Hardware für Bilderkennung in Nanosekunden

Ein ultraschneller Bildsensor mit eingebautem neuronalen Netzwerk wurde an der TU Wien entwickelt. Er kann trainiert werden, bestimmte Objekte zu erkennen.

Automatische Bilderkennung ist heute weit verbreitet: Es gibt Computerprogramme, die mit großer Zuverlässigkeit Hautkrebs diagnostizieren, selbstfahrende Autos navigieren oder Roboter steuern. Bisher beruhte das alles auf der Auswertung von Bilddaten, wie sie von ganz normalen Kameras geliefert werden – und das ist aufwändig. Insbesondere wenn die Zahl der aufgenommenen Bilder pro Sekunde hoch ist, entsteht rasch eine Datenmenge, die kaum bewältigt werden kann.

An der TU Wien ging man daher nun einen anderen Weg: Aus einem speziellen 2D-Material entwickelte man einen Bildsensor, der darauf trainiert werden kann, bestimmte Objekte zu erkennen. Der Chip selbst stellt ein lernfähiges, künstliches neuronales Netz dar. Die Daten müssen also erst gar nicht ausgelesen und von einem Computer verarbeitet werden, sondern der Chip selbst gibt Auskunft darüber, was er gerade sieht – und zwar innerhalb von Nanosekunden.

Der Chip wurde an der TU Wien entwickelt und hergestellt. Er basiert auf Photodetektoren aus Wolframdiselenid – ein ultradünnes Material, das nur aus drei Atomschichten besteht. Die einzelnen Photodetektoren, die „Pixel“ des Kamerasystems, sind alle mit einer kleinen Zahl von Ausgangs-Elementen verbunden, die das Ergebnis der Objekterkennung liefern.

 

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Grafik: Joanna Symonowicz, TU Wien