利用人工多感官集成神经元让人工智能变得更智能
猫的毛皮的感觉可以揭示一些信息，但看到猫科动物可以提供关键的细节：它是家猫还是狮子?虽然火的噼啪声可能不太明确，但它的气味证实了木头正在燃烧。我们的感官协同作用以提供全面的理解，特别是当单个信号很微妙时。生物投入的总和可能大于其单独的贡献。机器人往往遵循更直接的加法，但宾夕法尼亚州立大学的研究人员现在已经利用生物学概念在人工智能(AI)中的应用，开发出第一个人工多感官集成神经元。
由宾夕法尼亚州立大学工程科学与力学副教授 Saptarshi Das 领导的团队于 9 月 15 日在《 自然通讯》上发表了他们的研究成果。
“机器人根据其所处的环境做出决策，但它们的传感器通常不会相互通信，”达斯说，他还在电气工程和材料科学与工程领域担任联合职务。“可以通过传感器处理单元做出集体决策，但这是最有效的方法吗?在人脑中，一种感觉可以影响另一种感觉，让人更好地判断情况。”
例如，一辆汽车可能有一个传感器扫描障碍物，而另一个传感器则感知以调节前灯的强度。这些传感器单独将信息传递给中央单元，然后中央单元指示汽车制动或调整前灯。达斯表示，这个过程会消耗更多的能量。允许传感器直接相互通信可以在能量和速度方面更加有效——特别是当两者的输入都很微弱时。
“生物学使小型生物体能够在资源有限的环境中茁壮成长，从而最大限度地减少过程中的能源消耗，”同样隶属于材料研究所的达斯说。“对不同传感器的要求取决于具体情况——在的森林中，你会更多地依赖于聆听而不是看到，但我们不会仅根据一种感觉做出决定。我们对周围环境有完整的感觉，我们的决策是基于我们所看到的、听到的、触摸到的、闻到的等等的综合。在生物学中，感官是一起进化的，但在人工智能中，感官是分开进化的。在这项工作中，我们希望结合传感器并模仿我们大脑的实际工作方式。”
该团队专注于集成触觉传感器和视觉传感器，以便在视觉记忆的帮助下，一个传感器的输出可以修改另一个传感器。工程科学与力学专业三年级博士生 Muhtasim Ul Karim Sadaf 表示，即使是短暂的闪光也能显着提高成功穿过暗室的机会。
“这是因为视觉记忆随后会影响和帮助导航的触觉反应，”萨达夫说。“如果我们的视觉和触觉皮层单独对各自的单峰线索做出反应，这是不可能的。我们有照片记忆效应，只要有光照射，我们就能记住。我们通过提供相同响应的晶体管将这种能力融入到设备中。”
研究人员通过将触觉传感器连接到基于单层二硫化钼的光电晶体管来制造多感觉神经元，二硫化钼是一种具有独特电学和光学特性的化合物，可用于检测光和支持晶体管。该传感器产生电尖峰的方式让人想起神经元处理信息的方式，使其能够整合视觉和触觉提示。
这相当于看到炉子上的“开”灯并感觉到燃烧器发出热量——看到灯亮并不一定意味着燃烧器还很热，但手只需要感觉到一纳秒的热量就可以了。身体做出反应，将手从潜在的危险处拉开。光和热的输入触发信号，引起手的反应。在这种情况下，研究人员通过观察视觉和触觉输入线索产生的信号输出来测量人工神经元的版本。
为了模拟触摸输入，触觉传感器使用摩擦起电效应，其中两层相互滑动以产生电流，这意味着触摸刺激被编码为电脉冲。为了模拟视觉输入，研究人员将光线照射到单层二硫化钼光敏晶体管上，或者说是一种可以记住视觉输入的晶体管，就像一个人在快速闪光照亮房间后如何记住房间的总体布局一样。
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