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イナゴ衝突回避神経を模倣した衝突検出器でロボット・車両安全性向上

数百万匹のイナゴが大群で作物を襲う際、個々の昆虫は大群内で互いに衝突しません。エンジニアチームが、イナゴの回避反応を模倣した低消費電力衝突検出器を開発し、ロボット、ドローン、自動運転車の衝突回避を支援しようとしています。

イナゴの単一ニューロンによる回避機構

イナゴは「巨大葉状運動検出器(LGMD)」と呼ばれる単一の特殊ニューロンで衝突を回避します。このニューロンは2種類の信号を受け取ります。第1は接近するイナゴの像が回避側イナゴの目に結ぶ信号。侵入イナゴが近づくほど像が大きくなり、この興奮信号が強くなります。もう一方の入力は、侵入イナゴの回避側イナゴに対する角速度変化です。ニューロンが2つの枝を持つため、イナゴはこれら2入力の変化を計算し、衝突が迫っていることを認識し、回避側イナゴが方向を変えます。

ナノスケール衝突検出器の実現

研究者たちは、単層モリブデン硫化物を光検出器として用いたコンパクトなナノスケール衝突検出器を開発しました。これをプログラマブルフローティングゲートメモリアーキテクチャ上に配置し、イナゴのニューロン応答を微小エネルギーのみで模倣可能にしました。

イナゴは時速2-3マイルで移動し、数百ミリ秒で方向転換します。意思決定は非線形数学と微小エネルギー消費で行われます。この迅速な反応と低エネルギー消費は、機械的衝突検出器にとって魅力的です。自動運転車用現在の検出器は非常に大型・重量ですが、研究者たちの検出器は2秒で応答します。また万能検出器ではなくタスク特化型ですが、極めて小型で低エネルギーなため許容されます。

興奮・抑制信号の統合

光検出器は接近物体に応じてデバイス電流を増加させます——興奮信号。一方、基盤のプログラマブルメモリスタックは常に電流を減少させます——抑制信号。物体が接近すると、興奮信号が抑制刺激に加算され、デバイス電流に非単調変化を生じさせ、イナゴのLGMDニューロンの回避反応を模倣します。新デバイスは様々な速度の多様な物体の潜在的衝突を検出可能です。

研究者たちは直進衝突コースの物体でのみテスト済みで、追加状況への応答最適化が今後の課題です。

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