中国発の人工ニューラルネットワーク技術における画期的な進歩により、複雑なリアルタイムロボットタスクにおける処理遅延が最大75%削減され、精度が2倍に向上した 。

 中国の科学者たちは、人間の脳の視覚処理構造に着想を得た新しい神経チップの開発に成功した 。このチップにより、ロボットは人間の目よりも最大4倍速く動きを検知できるようになる。

この技術は、自動運転車、サービスロボット、そしてリアルタイムでの応答性が求められる多くの自動化システムにおいて、大きな進歩をもたらすと期待されている。

北京航空航天大学と北京理工大学の研究チームが開発したこのチップは、網膜と視覚野の間に位置する外側網様体核（LGN）の動作原理に基づいている。

人間の脳において、外側膝状体は中継地点および情報フィルターとして機能し、視覚系が急速に動いたり変化したりする物体を処理することに集中するのを助ける。

研究チームによると、まさにこのメカニズムが、半導体チップ上の人工神経モジュールの設計に着想を与えたという。

従来のカメラシステムのように静止画像を処理するのではなく、この新しいチップは時間の経過に伴う光の変化を直接検出できるため、動きが発生した瞬間にそれを識別できる。

一般的なロボットビジョンシステムでは、カメラが一連の画像を記録し、フレーム間の明るさの変化を比較することで動きを検出する。

この方法はかなり正確だが、処理にかなりの遅延があり、フレームの処理に0.5秒以上かかることも少なくない。

自動運転車のような高速アプリケーションでは、このわずかな遅延が危険な要因となり、事故のリスクを高める可能性がある。

新しいニューラルエミュレーションチップは、フレーム全体ではなく、動きが発生している領域に処理能力を集中させることで、この問題を解決しました。

運転シミュレーションおよびロボットアーム制御テストにおいて、処理遅延は約75%減少し、複雑なタスク実行時の動作追跡精度は2倍になった。

特筆すべきは、このチップの動作検知能力が従来の方式よりも4倍速く、状況によっては人間の目の反応速度をも凌駕する点である。

研究チームは、脳の画像処理原​​理を半導体ハードウェアに応用することが、この画期的な成果を達成する鍵だと考えている。

新技術は、自動運転車の衝突回避システムやドローンによるリアルタイムの標的追跡から、人間のジェスチャーに即座に反応できるロボットまで、幅広い分野で応用される可能性を秘めている。

家庭環境において、このチップはロボットが顔の表情や手の動きといった微妙な変化を認識するのに役立ち、人間と機械のやり取りをより自然に感じさせる。

しかし、研究者らは、このチップは最終的な画像を解釈するために依然としてオプティカルフローアルゴリズムに依存しており、同時発生的な動きが多すぎる環境では性能が低下する可能性があることも認めている。

とはいえ、これは依然としてマシンビジョンとハードウェアベースの人工知能の分野における重要な進歩とみなされており、周囲の状況にほぼ瞬時に反応するロボットの開発への道を開くものである。