Forscher der Penn State University eifern Insekten bei der Entwicklung präziserer Navigation für Autos nach. Diese vermeiden Kollisionen mithilfe von Live-Berechnungen von Bewegungen und Licht in einfachen neuronalen Schaltkreisen. Und genau diese Schaltkreise haben die Forscher um Saptarshi Das nachgebaut und zudem einen Algorithmus entwickelt, der wie die Schaltkreise in den Gehirnen der Insekten funktioniert. Er wird mit Infos gefüttert, die acht lichtempfindliche Memtransistoren liefern, die aus einer Schicht Molybdändisulfid aufgebaut sind.
Die acht Memtransistoren benötigen nur 40 Mikroquadratmeter an Platz, sind also mit blossem Auge nur mühsam zu erkennen. Ausserdem brauchen sie verschwindend wenig Strom, um ihre Aufgabe zu erfüllen. Diese besteht darin, das Licht der entgegenkommenden Fahrzeuge aufzufangen. Der insektenbasierte Algorithmus errechnet aus der Veränderung der zunehmenden Helligkeit entgegenkommender Scheinwerfer die Kollisionsgefahr. In realen nächtlichen Szenarien kann dieses System einen drohenden Zusammenstoss zwei bis drei Sekunden vorher erkennen, so dass der virtuelle oder menschliche Fahrer genügend Zeit hat, den Kurs zu korrigieren.
In Fahrzeugen, auch solchen, die nicht autonom fahren können, gibt es bereits zahlreiche Assistenzsysteme, die Kollisionen vermeiden sollen, etwa durch Bremsen oder Ausweichen. Einige arbeiten mit der Analyse von Videos der Umgebung des Autos herum, aber bei starkem Regen oder schwachem Licht ist das Bild oft nicht klar genug. Zusätzlich werden Radar- und LiDAR-Sensoren eingesetzt, die jedoch schwer zu miniaturisieren sind und viel Strom benötigen. Sie nehmen Platz weg und erhöhen das Gewicht.
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