Intel Labs Apresenta Nova Abordagem para Aprendizado de Objetos Baseado em Redes Neurais

Pesquisadores do Intel Labs, em colaboração com o Instituto Italiano de Tecnologia e a Universidade Técnica de Munique, introduziram uma nova abordagem para o aprendizado de objetos baseado em redes neurais. A nova abordagem se destina especificamente a aplicações robóticas futuras, como assistentes robóticos que interagem com ambientes não restritos, que estão presentes em situações como logística e saúde.

A nova pesquisa pode ser crucial para melhorar a capacidade de serviço ou manufatura de nossos robôs futuros.

O artigo de pesquisa intitulado “Interactive continual learning for robots: a neuromorphic approach” foi premiado como “Melhor Artigo” na Conferência Internacional de Sistemas Neuromórficos (ICONS) de 2022, sediada pelo Laboratório Nacional de Oak Ridge.

Aprendizado de Objetos e Computação Neuromórfica

Novos métodos de aprendizado de objetos interativos empregam computação neuromórfica para permitir que robôs descubram novos objetos.

O grupo de pesquisadores usou os novos modelos para demonstrar aprendizado interativo no chip neuromórfico Loihi, e alcançou até 175 vezes menos consumo de energia ao aprender novas instâncias de objetos. Eles também alcançaram velocidade e precisão semelhantes ou melhores em comparação com métodos convencionais executados em CPU.

Imagem: Intel Labs

Os pesquisadores conseguiram isso implementando uma arquitetura de rede neural de disparo no Loihi, tornando possível localizar o aprendizado do objeto em uma única camada de sinapses plásticas. Isso também levou em conta diferentes vistas do objeto recrutando novos neurônios conforme necessário. O processo de aprendizado poderia então ocorrer de forma autônoma enquanto interagia com o usuário.

Yulia Sandamirskaya é a autora sênior do artigo e líder de pesquisa em robótica no laboratório de computação neuromórfica da Intel.

“Quando um ser humano aprende um novo objeto, ele olha, gira, pergunta o que é e então consegue reconhecê-lo novamente em todos os tipos de configurações e condições instantaneamente”, disse Sandamirskaya. “Nosso objetivo é aplicar capacidades semelhantes a futuros robôs que trabalham em configurações interativas, permitindo que eles se adaptem ao imprevisto e trabalhem mais naturalmente ao lado dos seres humanos. Nossos resultados com Loihi reforçam o valor da computação neuromórfica para o futuro da robótica.”

Imagem: Intel Labs

Pesquisa em Computação Neuromórfica do Intel Labs

O Intel Labs é líder no campo de pesquisa em computação neuromórfica, trabalhando para “ajudar a realizar o objetivo da computação neuromórfica de habilitar dispositivos e sistemas autônomos de próxima geração.”

A computação neuromórfica é guiada pelos princípios da computação neural biológica e depende de novas abordagens algorítmicas para emular o cérebro humano e como ele interage com o mundo.

A abordagem arquitetônica inovadora da computação neuromórfica será responsável por alimentar soluções autônomas de IA futuras que exigem eficiência energética e aprendizado contínuo. Ela já está sendo aplicada em áreas como robótica, sensores, saúde e aplicações de IA em larga escala.