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segunda-feira, 6 de agosto de 2018

Engenheiros da UCLA desenvolvem dispositivo de IA que identifica objetos à velocidade da luz


Uma equipe de engenheiros elétricos e de computação da UCLA (Universidade da Califórnia) criou uma rede neural artificial física - um dispositivo modelado de acordo com o funcionamento do cérebro humano - que pode analisar grandes volumes de dados e identificar objetos à velocidade real da luz. O dispositivo foi criado usando uma impressora 3D na UCLA Samueli School of Engineering.

Vários dispositivos da vida cotidiana hoje usam câmeras computadorizadas para identificar objetos - pense em caixas eletrônicos que podem “ler” quantias escritas à mão quando você deposita um cheque, ou mecanismos de busca na internet que podem rapidamente combinar fotos com outras imagens similares em seus bancos de dados. Mas esses sistemas dependem de um equipamento para fazer a imagem do objeto, primeiro “vendo” com uma câmera ou sensor ótico, processando o que ele vê em dados e, finalmente, usando programas de computação para descobrir o que é.

O dispositivo desenvolvido pela UCLA recebe uma vantagem inicial. Chamada de “rede neural profunda difrativa”, ela usa a luz refletida do próprio objeto para identificar esse objeto em tão pouco tempo quanto seria necessário para um computador simplesmente “ver” o objeto. O dispositivo UCLA não precisa de programas de computação avançados para processar uma imagem do objeto e decidir qual é o objeto depois que seus sensores ópticos o captam. E nenhuma energia é consumida para executar o dispositivo porque ele só usa difração de luz.

Novas tecnologias baseadas no dispositivo podem ser usadas para acelerar tarefas intensivas de dados que envolvem a classificação e a identificação de objetos. Por exemplo, um carro sem motorista usando a tecnologia pode reagir instantaneamente - ainda mais rápido do que usando a tecnologia atual - a um sinal de parada. Com um dispositivo baseado no sistema da UCLA, o carro “lê” o sinal assim que a luz do sinal o atinge, em vez de ter que “esperar” pela câmera do carro para fazer a imagem do objeto e usar seus computadores para descobrir qual é o objeto.

A tecnologia baseada na invenção também poderia ser usada em imagens microscópicas e medicina, por exemplo, para filtrar milhões de células em busca de sinais de doenças.