Paul Arnold tərəfindən , Phys.org

redaktə edən: Gaby Clark , rəy verən: Robert Egan

 Redaktorların qeydləri

 GIST

Tercih edilən mənbə kimi əlavə edin

Neyromorfik hərəkət çıxarma aparatı və onun tətbiqi. Kredit: Nature Communications (2026). DOI: 10.1038/s41467-026-68659-y

Robotlar və özünü idarə edən avtomobillər tezliklə hərəkəti aşkarlaya və insandan daha sürətli reaksiya verə bilən yeni bir beyin texnologiyasından faydalana bilərlər. Nature Communications jurnalında dərc olunan yeni bir araşdırma , beynəlxalq bir komandanın avtomatlaşdırılmış sürücülük qərarlarını sürətləndirmək üçün neyromorfik zaman diqqəti aparat sistemini necə qurduğunu ətraflı izah edir.

Hazırkı robot görmə və özünü idarə edən nəqliyyat vasitələrinin problemi gördüklərini emal etməkdə əhəmiyyətli bir gecikmədir. Bu günün ən yaxşı süni intellekt proqramları obyektləri dəqiq tanıya bilsə də, hesablamalar o qədər mürəkkəbdir ki, onların tamamlanması yarım saniyəyə qədər vaxt apara bilər. Bu, çox səslənməyə bilər, amma magistral sürətlərdə hətta bir saniyəlik gecikmə belə avtomobilin reaksiya verməyə başlamazdan əvvəl 27 metr yol qət etməsi deməkdir. Bu, çox uzun və çox yavaş reaksiya müddətidir.Oyna

00:00

07:18SəssizParametrlərPIPTam ekrana daxil olun

OynaBu video, sinaptik tranzistor massivinin işini və tam aparat-proqram təminatı iş axınını təsvir edən təklif olunan optik axın sürətləndirmə metodunu təqdim edir. Bu video, ənənəvi optik axın alqoritmləri ilə müqayisədə əldə edilən əhəmiyyətli sürət və səmərəlilik qazanclarını vurğulayaraq, eksperimental nəticələri və metrikləri vizuallaşdırır. Mənbə: Nature Communications (2026). DOI: 10.1038/s41467-026-68659-y

İnsan görmə qabiliyyətini kopyalamaq

Bu problemi həll etmək üçün komanda proqram təminatı ilə işləmək əvəzinə, insan görmə qabiliyyətinin necə işlədiyini modelləşdirmək üçün aparat həlli üzərində işləyib. Bir vəziyyətə baxdığımız zaman görmə sistemimiz hər detalı bir anda təhlil etmir. Əvvəlcə parlaqlıq və hərəkətdəki dəyişiklikləri aşkarlayır, sonra daha mürəkkəb detalları emal edir.

Tədqiqatçılar mahiyyət etibarilə eyni işi görən bir çip hazırladılar. Filtr kimi fəaliyyət göstərən 4×4 ölçülü ixtisaslaşmış tranzistorlar massivinə malikdir. Əsas kompüterə bütün videonu göndərmək əvəzinə, səhnədəki əsas dəyişiklikləri müəyyən edir. Kompüter bütün görüntüyə deyil, yalnız bu bölgələrə baxmalı olduğundan, bütün vizual sistem daha sürətli işləyir.

Laboratoriya sınaqlarında bu yeni sistem hərəkət məlumatlarını mövcud ən müasir alqoritmlərdən dörd dəfə daha sürətli emal etdi. Nəticə etibarilə, aparat təminatı vizual emal müddətini təxminən 150 millisaniyəyə qədər azaldıb ki, bu da təxminən insan vizual qavrayışının diapazonuna bərabərdir.Oyna

00:00

02:42SəssizParametrlərPIPTam ekrana daxil olun

OynaBu video neyromorfik zaman işarələrindən istifadə edərək vizual stimulların optik axına çevrilməsini nümayiş etdirir. Təklif olunan boru kəməri müxtəlif tapşırıqlar üzrə ənənəvi alqoritmlərlə müqayisə olunur. Mənbə: Nature Communications (2026). DOI: 10.1038/s41467-026-68659-y

Daha sürətli reaksiyalar

Komanda həmçinin texnologiyasını avtomobillər, dronlar və robot qol üzərində sınaqdan keçirdi. Avtomobillər üçün sistem qavrayış və hərəkətlə bağlı tapşırıqları 213,5%-ə qədər yaxşılaşdırdı, eyni zamanda dronlar üçün vizual emal müddətini azaldaraq daha sürətli reaksiya və naviqasiya qərarları verməyə imkan verdi. Robot qol üçün isə sistem yüksək sürətlə hərəkət edən obyektlərin tutma uğur nisbətində 740,9%-ə qədər yaxşılaşma əldə etdi.

Tədqiqatçılar şərh ediblər ki, “Metodumuz ən müasir alqoritmlərdən daha yaxşı nəticə göstərir, hərəkət proqnozlaşdırmasında, obyekt izləməsində və seqmentləşdirmədə dəqiqliyi qoruyub saxlayarkən və ya artırarkən emal sürətində orta hesabla 4 dəfə yaxşılaşma əldə edir”.

Uğurlu sınaqlardan sonra tədqiqat müəllifləri laboratoriya qurğusundan özünü idarə edən avtomobillərə və sənaye robotlarına inteqrasiya edilə bilən çipin daha genişmiqyaslı versiyasına keçmək istəyirlər.

Müəllifimiz Paul Arnold tərəfindən sizin üçün yazılmış, Qeb Klark tərəfindən redaktə edilmiş və Robert Eqan tərəfindən faktlar yoxlanılmış və nəzərdən keçirilmiş bu məqalə diqqətli insan əməyinin nəticəsidir. Müstəqil elmi jurnalistikanı yaşatmaq üçün sizin kimi oxuculara güvənirik. Bu reportaj sizin üçün vacibdirsə, xahiş edirik ianə etməyi düşünün (xüsusilə aylıq). Təşəkkür olaraq reklamsız hesab əldə edəcəksiniz .

Daha çox məlumat: Şenqbo Vanq və digərləri, Sinaptik tranzistorlardan istifadə edərək hərəkət təhlili ilə təmin edilən insan imkanlarından kənarda ultrasürətli vizual qavrayış, Nature Communications (2026). DOI: 10.1038/s41467-026-68659-y

Jurnal məlumatları: Nature Communications 

© 2026 Science X Network