Когда человек видит движение — например, поднятую руку или внезапную вспышку света — мозг мгновенно распознает образ и дает команду действовать в соответствии со складывающейся ситуацией. До сих пор добиться от роботов такой же скорости отклика было непросто: им приходилось отправлять данные на отдельный процессор, анализировать их и только потом реагировать. Специалисты из австралийского Университета RMIT предложили решение: компактное нейроморфное устройство, которое видит, думает и запоминает почти так же, как человеческий мозг.

В центре технологии — дисульфид молибдена (MoS₂), материал толщиной в несколько атомов. Его свойства позволили команде сконструировать систему, способную воспринимать свет, сохранять полученную информацию и реагировать в реальном времени. Это не просто очередной датчик. В отличие от обычных сенсоров, устройство не передаёт сырые данные на внешнюю обработку, а преобразует свет в электрические импульсы прямо на месте — так, как это делают нейроны.

Принцип работы опирается на модель, которую в нейробиологии называют «текучей интеграцией и срабатыванием». Суть проста: нейрон накапливает электрический заряд до тех пор, пока не сработает. После этого он сбрасывается и готов к следующему импульсу. Устройство на основе MoS₂ ведёт себя аналогично: оно запоминает воздействие света, преобразует его в сигнал, а затем сбрасывает состояние, позволяя быстро адаптироваться к новым условиям.

Для управления чувствительностью к свету используется напряжение затвора — с его помощью система ускоряет отклик и восстанавливается быстрее. Это особенно важно в динамичной среде, где промедление в доли секунды может привести к ошибке. Впервые этот эффект удалось продемонстрировать в диапазоне видимого света, тогда как предыдущие исследования ограничивались ультрафиолетом и работали только с неподвижными изображениями.

Команда пошла дальше: они построили импульсную нейронную сеть (SNN), которая задействовала реакцию MoS₂ на свет. Такая сеть показала точность до 80% при обучении на распознавании движения руки, при этом потребляя меньше данных и энергии, чем традиционные методы. Сеть не нуждалась в пошаговой обработке видео — вместо этого она фиксировала изменения сцены и сохраняла их как память, как делает это мозг.

В реальных тестах устройство использовалось для отслеживания движения руки по краю кадра. Результаты показали, что система не просто видит, а помнит — и может на этой основе действовать. В отличие от камер, которые фиксируют каждый кадр и требуют отдельной обработки, MoS₂-чип реагирует только на изменения, экономя вычислительные ресурсы.

Сценарии применения такой технологии выходят за пределы лабораторий. Роботы на производстве, автономные машины или устройства персональной помощи могут получить возможность быстро ориентироваться в пространстве и мгновенно реагировать на действия человека. Это особенно актуально в условиях, где решения нужно принимать на лету — в плотном движении, в чрезвычайных ситуациях, в общении с людьми.

Комбинация чувствительности, скорости и локальной обработки данных позволяет говорить о новом уровне взаимодействия между машинами и окружающим миром. Пока устройство остается экспериментальным, но его поведение уже демонстрирует ключевое отличие: оно не просто регистрирует события, а обрабатывает их так, как это делает человеческий мозг — точно, быстро и в контексте происходящего.