Un petit appareil traite les mouvements de la main en temps réel, stockant les souvenirs visuels avec une efficacité comparable à celle du cerveau
Des ingénieurs de l’Université RMIT en Australie ont inventé un petit appareil « neuromorphique » qui détecte les mouvements de la main, stocke les souvenirs et traite les informations comme un cerveau humain, sans avoir besoin d’un ordinateur externe.
Le chef d’équipe, le professeur Sumeet Walia, a déclaré que l’innovation marquait une étape vers le traitement visuel instantané dans les véhicules autonomes, la robotique avancée et d’autres applications de nouvelle génération pour une meilleure interaction humaine.
« Les systèmes de vision neuromorphique sont conçus pour utiliser un traitement analogique similaire à celui de notre cerveau, ce qui peut réduire considérablement la quantité d’énergie nécessaire pour effectuer des tâches visuelles complexes par rapport aux technologies numériques utilisées aujourd’hui », a déclaré Sumeet Walia, directeur du Centre RMIT pour les matériaux et capteurs optoélectroniques (COMAS).
Thiha Aung, doctorante au RMIT et première auteure de l’étude, inspecte le dispositif de vision neuromorphique de l’équipe. Crédit : Will Wright, Université RMIT.
Le travail rassemble des matériaux neuromorphiques et un traitement avancé du signal dirigé par le professeur Akram Al-Hourani, directeur adjoint du COMAS.
L’appareil contient un composé métallique appelé disulfure de molybdène, ou MoS2.
Dans leur dernière étude, l’équipe a montré comment les défauts à l’échelle atomique de ce composé peuvent être exploités pour capturer la lumière et la traiter comme des signaux électriques, comme le font les neurones dans notre cerveau.
« Ce dispositif de preuve de concept imite la capacité de l’œil humain à capturer la lumière et la capacité du cerveau à traiter ces informations visuelles, lui permettant de détecter instantanément un changement dans l’environnement et de créer des souvenirs sans avoir besoin d’utiliser d’énormes quantités de données et d’énergie », assure Sumeet Walia.
« Les systèmes numériques actuels, en revanche, sont très gourmands en énergie et incapables de suivre l’augmentation du volume et de la complexité des données, ce qui limite leur capacité à prendre de « vraies » décisions en temps réel. »
La recherche est publiée dans Advanced Materials Technologies . Sumeet Walia et Akram Al-Hourani sont les auteurs correspondants et M. Thiha Aung, doctorant au RMIT, est le premier auteur.
Le RMIT a déposé un brevet provisoire pour l’œuvre.
Quelques membres de l’équipe à l’origine de cette innovation neuromorphique : (de gauche à droite) le professeur Sumeet Walia, Thiha Aung, le professeur Akram Al-Hourani et le Dr Taimur Ahmed. Crédit : Will Wright, Université RMIT.
Voir l’avenir d’un geste de la main
Au cours des expériences, l’appareil a détecté des changements dans le mouvement d’une main qui agite, sans avoir besoin de capturer les événements image par image – c’est ce qu’on appelle la détection des contours, qui nécessite beaucoup moins de traitement de données et d’énergie.
Une fois les changements détectés, l’appareil stockait ces événements sous forme de souvenirs, comme un cerveau.
Les chercheurs ont mené des expériences dans le spectre visible à l’œil humain, qui s’appuyaient sur les recherches neuromorphiques précédentes de l’équipe dans le domaine ultraviolet.
« Nous avons démontré que le disulfure de molybdène atomiquement fin peut reproduire avec précision le comportement des neurones à intégration et tir (LIF) qui fuient, un élément fondamental des réseaux neuronaux à pointes », a déclaré Thiha Aung.
Les travaux antérieurs sur les UV ne concernaient que la détection, la mémorisation et le traitement d’images fixes. Dans les appareils à spectre visible comme dans les UV, les mémoires pouvaient être réinitialisées afin que les appareils soient prêts à effectuer la tâche suivante.
L’innovation de l’équipe pourrait un jour améliorer le temps de réponse des véhicules automatisés aux informations visuelles, ce qui pourrait s’avérer crucial, notamment dans les environnements dangereux et imprévisibles. Crédit : Adobe (IA générative)
Applications potentielles
L’innovation de l’équipe pourrait un jour améliorer les temps de réponse des véhicules automatisés et des systèmes robotiques avancés aux informations visuelles, ce qui pourrait être crucial, en particulier dans des environnements dangereux et imprévisibles.
« La vision neuromorphique dans ces applications, qui n’arrivera pas avant de nombreuses années, pourrait détecter des changements dans une scène presque instantanément, sans avoir besoin de traiter beaucoup de données, permettant une réponse beaucoup plus rapide qui pourrait sauver des vies », a déclaré Sumeet Walia.
« Pour les robots travaillant en étroite collaboration avec les humains dans la fabrication ou comme assistant personnel, la technologie neuromorphique pourrait permettre des interactions plus naturelles en reconnaissant et en réagissant au comportement humain avec un délai minimal », a déclaré Al-Hourani.
Prochaines étapes
L’équipe étend désormais le dispositif à pixel unique de preuve de concept à une gamme de pixels plus large de dispositifs à base de MoS2.
Le Conseil australien de la recherche a récemment financé l’équipe avec une subvention Linkage Infrastructure, Equipment and Facilities (LIEF) pour permettre cette mise à l’échelle de leurs dispositifs neuromorphiques.
« Bien que notre système imite certains aspects du traitement neuronal du cerveau, en particulier dans la vision, il s’agit toujours d’un modèle simplifié », précise Sumeet Walia.
« Nous optimiserons les appareils pour qu’ils puissent réaliser des applications concrètes spécifiques avec des tâches de vision plus complexes et réduire encore la consommation d’énergie. »
L’équipe prévoit de développer des systèmes hybrides qui intègrent leur technologie analogique à l’électronique numérique conventionnelle.
« Nous considérons notre travail comme complémentaire à l’informatique traditionnelle, plutôt que comme un remplacement », précise Sumeet Walia.
« Les systèmes conventionnels excellent dans de nombreuses tâches, tandis que notre technologie neuromorphique offre des avantages pour le traitement visuel où l’efficacité énergétique et le fonctionnement en temps réel sont essentiels. »
L’équipe étudie également d’autres matériaux que le MoS2 qui pourraient étendre les capacités à l’infrarouge, ce qui pourrait permettre un suivi en temps réel des émissions mondiales et une détection intelligente des contaminants tels que les gaz toxiques, les agents pathogènes et les produits chimiques.
https://www.rmit.edu.au/news/all-news/2025/may/human-vision-tech