模仿蝗虫大脑 印度与英国研发低功耗神经元以提升自动驾驶障碍物探测功能

盖世汽车讯 从大型语言模型驱动的聊天机器人到自动驾驶汽车等领域，人工智能（AI）时代出现很多令人兴奋的技术发展。目前，世界正处于人工智能不断蓬勃发展的阶段，见证着此类创新如何开启以及影响人们的生活。当特斯拉的自动驾驶汽车在很多国家上市时，印度自研的Pragyan月球车（由印度空间研究组织ISRO打造）也正在未知的月球表面自动行驶。

受蝗虫启发研发低功耗神经元电路（图片来源：印度理工学院孟买分校）

自动驾驶汽车的关键挑战之一是具备准确、快速探测移动障碍物的能力。现有的、基于复杂算法和视觉系统的障碍物探测系统在能耗和尺寸方面往往表现不足。据外媒报道，在最近的一项研究中，印度理工学院孟买分校（Indian Institute of Technology Bombay，IIT Bombay）与英国伦敦国王学院（King’s College London）的研究人员设计并打造了一款超低功耗的晶体管，当将该晶体管纳入到人工神经元电路设计时，其具备障碍物探测能力。该电路模拟了生物神经元的脉冲神经元模型。

该晶体管设计是受到大脑具有以独特方式处理信息能力的启发，特别是研究人员注意到蝗虫碰撞探测神经元的行为。该神经元称为小叶巨型运动探测器（LGMD），在帮助蝗虫避免与路径上的物体发生碰撞方面起着至关重要的作用。此种机制与计算机的工作方式类似，但是大脑的工作方式更节能。在目前的研究中，该团队设计了一种新型低功耗人工神经元电路，几乎完全模仿了蝗虫碰撞探测神经元的行为。

研究人员通过使用二维（2D）材料通道构建出一种新型亚阈值晶体管模型，设计了一种新型人工神经元电路。这种超薄2D材料的使用实现了可重构、低功耗操作，使其适用于节能型应用。该款晶体管经过精心设计与制造，除了在低电流环境下工作外，还可以复制生物神经元中的钠通道（一种在细胞膜上的蛋白质通道，允许钠离子通过细胞膜，对于神经信号传导和肌肉收缩等生理过程至关重要）行为，从而提高其能效。

研究人员通过将新打造的晶体管模型整合至神经元电路中，在仿真实验中演示了其低功耗性能。他们表明，人工神经元电路与LGMD的基本计算特征非常匹配，可以生成类似LGMD的脉冲性能（其中电压脉冲根据输入的电流信号产生），并以较低的能量成本探测障碍物。人工神经元的每个脉冲的能量约为3.5皮焦耳（pJ），与现有的仿生脉冲神经元相比，具有更高的能效。

当输入模拟碰撞行为时，类似LGMD的神经元电路可以准确地探测到若隐若现的物体，发出可能会发生碰撞的信号，而且能量成本低于100 pJ。此外，该电路还可以区分若隐若现的物体以及渐行渐远的物体，从而对路径上会直接发生碰撞的、且逼近的物体选择性地响应。此种选择性响应对于系统能够有优先级地应对潜在威胁至关重要。即使在输入时存在电流变化或噪音，该人工神经元也能继续可靠地工作，因而其在现实世界的应用中非常强固且可靠。

该项研究的结果对于自动驾驶机器人和车辆导航领域具有重要意义。该款超低功耗脉冲神经元电路可以无缝集成至现有系统中，实现准确且节能的障碍物探测，从而可大大提升自动驾驶汽车在未知或动态环境中运行的安全性和可靠性。

总之，该项研究代表了神经形态工程和自动机器人领域使用2D材料研发低功耗脉冲神经元电路的重大进步。该研究的结果可能会彻底变革障碍物探测和避障，并为进一步探索先进的神经形态系统及将其集成至现实世界应用中铺平道路。