當談到交配時，赫利科尼蝴蝶有兩件事很重要：潛在伴侶的外觀和氣味。黑色和橙色蝴蝶的大腦非常小，但它們必須同時處理兩種感官輸入——這超出了當前人工智慧 (AI) 技術在不消耗大量能源的情況下所能實現的效果。

為了讓人工智慧像蝴蝶一樣聰明，賓州州立大學的研究人員團隊創建了一個多感官人工智慧平台，該平台比其他人工智慧技術更先進，而且使用的能源更少。

研究人員表示，目前的人工智慧技術往往無法模仿人類和動物使用的多感官決策過程。這可能會限制人工智慧在機器人領域的應用潛力智慧感測器檢測諸如結構缺陷或即將發生的化學品洩漏等危險。

工程科學與力學副教授、該研究的通訊作者薩普塔什·達斯(Saptarshi Das) 表示：「如果你考慮一下我們今天擁有的人工智慧，就會發現我們擁有基於視覺的非常好的圖像處理器或使用音訊的優秀語言處理器。發表在先進材料。

“但是，當你考慮大多數動物和人類時，決策是基於不止一種感官。雖然人工智慧在單一感官輸入下表現得相當好，但當前的人工智慧並沒有實現多感官決策。”

袖珍蝴蝶透過同時視覺提示（看到潛在配偶的翅膀圖案確實是袖珍蝴蝶之一）和另一隻蝴蝶釋放的費洛蒙的化學提示來選擇配偶。達斯說，值得注意的是，蝴蝶用一個消耗最少能量的微小大腦來完成這項任務。這與消耗大量能源的現代計算形成鮮明對比。

達斯說：“蝴蝶和許多其他動物的大腦非常小，無論是在使用的能量還是大腦的物理尺寸方面，它們使用的資源都很少。”“然而，它們執行的計算任務同時依賴多個感官輸入。”

為了以電子方式模擬這種行為，研究人員轉向了一種可能的解決方案，涉及二維材料，這些材料的厚度為一到幾個原子。研究人員開發了一個由兩種二維材料—硫化鉬（MoS2_{）和石墨烯。}二硫化鉬

2_{硬體平台的一部分是記憶體，這是一種可以執行記憶體和資訊處理的電子裝置。}研究人員選擇了MoS2₂因為它的光感應能力模仿了蝴蝶的視覺能力。

該設備的石墨烯部分是一個化學晶體管，可以檢測化學分子並模仿蝴蝶大腦的信息素檢測。

「視覺線索和費洛蒙化學線索決定雌性蝴蝶是否會與雄性蝴蝶交配，」合著者、工程科學與力學二年級博士生 Subir Ghosh 說。

「因此，我們受此啟發產生了一個想法，思考如何擁有具有這些功能的 2D 材料。光響應 MoS2_{化學活性石墨烯可以結合起來，創建一個用於人工智慧和神經形態計算的視覺化學整合平台。}研究人員透過將雙材料感測器暴露在不同顏色的光下、模仿視覺線索並應用具有不同化學成分（類似於蝴蝶釋放的費洛蒙）的溶液來測試他們的設備。

目標是看看他們的感測器如何整合來自光電探測器和化學感測器的訊息，類似於蝴蝶的交配成功依賴於匹配的翅膀顏色和信息素強度。

透過測量輸出響應，研究人員確定他們的設備可以無縫整合視覺和化學線索。

他們說，這凸顯了他們的感測器同時處理和解釋不同類型資訊的潛力。

「我們還在感測器電路中引入了適應性，這樣一個線索可以比另一個線索發揮更重要的作用，」工程科學和力學專業四年級博士生、該研究的合著者鄭一凱說。“這種適應性類似於雌性蝴蝶如何根據野外的不同情況調整交配行為。”

研究人員表示，與目前人工智慧系統的運作方式相比，單一設備中的雙重感測也更加節能。它們從不同的感測器模組收集數據，然後將其傳輸到處理模組，這可能會導致延遲和過多的能耗。

接下來，研究人員表示，他們計劃從將兩種感官整合到設備中擴展到三種感官，模仿小龍蝦如何使用視覺、觸覺和化學線索來感知獵物和捕食者。目標是開發能夠在不同環境下處理複雜決策場景的硬體人工智慧設備。

戈什說：“我們可以在發電廠等地方安裝感測器系統，根據多種感官線索檢測潛在問題，例如洩漏或系統故障。”「比如一個化學氣味，或振動的變化，或視覺檢測弱點。這將更好地幫助系統和員工確定他們需要採取哪些措施來快速修復問題，因為它不僅僅依賴於一種感覺，而是多種感覺。