Nova Placa de Computador Movida a Luz Pode Tornar a IA Mais Inteligente e Menor

Pesquisadores desenvolveram uma placa eletrônica que imita a forma como o cérebro humano processa informações visuais, combinando algoritmos de IA com o hardware necessário para capturar imagens.

Uma equipe internacional de pesquisadores dos Estados Unidos, China e Austrália colaborou em uma nova placa eletrônica projetada para melhorar a inteligência artificial, combinando software sofisticado e hardware em um dispositivo pequeno movido a luz. A pesquisa foi liderada pela Universidade RMIT e publicada recentemente na revista Advanced Materials.

O dispositivo protótipo criado pela equipe de pesquisa está na escala nanométrica e integra software de IA com hardware de imagem de computador graças ao uso de metamateriais que alteram a forma como a placa responde à luz. Com mais refinamento, a tecnologia usada para criar isso pode servir como base para dispositivos ainda menores e mais inteligentes, bem como drones e robôs.

De acordo com o professor associado da RMIT, Sumeer Walia, o novo protótipo de placa permite funcionalidade semelhante ao cérebro, combinando componentes modulares em um sistema complexo.

“Nossa nova tecnologia aumenta radicalmente a eficiência e a precisão, trazendo múltiplos componentes e funcionalidades para uma única plataforma”, explicou Walia por meio do noticiário da RMIT. “Estamos nos aproximando de um dispositivo de IA tudo-em-um inspirado na maior inovação de computação da natureza – o cérebro humano.”

De acordo com Walia, o objetivo da equipe de pesquisa é emular uma das principais maneiras pelas quais o cérebro aprende – a codificação de informações visuais como memórias. Embora ainda haja muito trabalho a ser feito, o protótipo criado pela equipe de pesquisa representa um grande passo em direção à melhoria da interação homem-máquina, sistemas biónicos escaláveis e neurobiótica.

A maioria das aplicações de IA de nível comercial depende de software e processamento de dados fora do local, utilizando computação em nuvem. Para tornar as aplicações locais mais poderosas e confiáveis, o protótipo de placa integra inteligência e hardware juntos, exemplo de IA de borda. Dispositivos como veículos autônomos e drones devem ser capazes de processar grandes quantidades de dados no local, tornando-os casos de uso ideais para tecnologia como o novo protótipo de placa. Walia explicou que uma câmera de bordo em um carro, carregada com o hardware neuroinspirado desenvolvido pelos pesquisadores, poderia reconhecer luzes, outros veículos, sinais, pedestres, plantas e mais. De acordo com Walia, é possível que a placa possa entregar “níveis sem precedentes de eficiência e velocidade na tomada de decisões autônoma e impulsionada por IA”.

A tecnologia que o protótipo emprega é baseada em placas anteriores desenvolvidas por pesquisadores da RMIT. Esses protótipos anteriores usavam luz para construir e modificar “memórias”. As novas funcionalidades criadas pela equipe de pesquisa significam que a placa pode capturar imagens automaticamente, manipular imagens e treinar modelos de aprendizado de máquina que reconhecem objetos com mais de 90% de precisão.

O design da placa protótipo foi influenciado pela tecnologia optogenética. A optogenética refere-se a ferramentas de biotecnologia emergentes que permitem que os cientistas manipulem neurônios com precisão usando luz. A placa de IA desenvolvida pela equipe da RMIT usa fósforo preto, um material semicondutor. O fósforo preto é extremamente fino e muda sua resistência elétrica à medida que as comprimentos de onda da luz mudam. À medida que diferentes comprimentos de onda de luz são aplicados ao material, o material muda suas propriedades, tornando-se útil para diferentes funções, como armazenamento de memória e imagem. Como o autor principal do estudo, Dr. Taimor Ahmed, da RMIT, explicou, sistemas de computação baseados em luz são menos intensivos em energia, mais precisos e mais rápidos do que métodos de computação tradicionais.

De acordo com Ahmed, o benefício de combinar sistemas modulares em um dispositivo nanométrico é que sistemas de IA e algoritmos de aprendizado de máquina podem ser usados em dispositivos menores. Como exemplo, Ahmed explicou que os cientistas poderiam miniaturizar a tecnologia que desenvolveram para melhorar retinas artificiais e melhorar a precisão de olhos biónicos.

“Nosso protótipo é um avanço significativo em direção ao que é ultimate em eletrônica: um cérebro-em-um-chip que pode aprender com seu ambiente assim como fazemos”, disse Ahmed.

A placa protótipo foi projetada com integração fácil com outras tecnologias e eletrônica existente em mente.