Sinapse artificial imita visão humana de cores - sem bateria

É uma sinapse artificial neuromórfica que viabiliza dois conceitos inovadores: computação de reservatório e computação na borda (imagem ilustrativa).

Sinapse neuromórfica

Para infelicidade dos sistemas interativos, robóticos e de inteligência artificial, os sistemas de visão de máquina, ou visão computacional, ainda enfrentam um grande problema: Processar a enorme quantidade de dados visuais gerados a cada segundo exige recursos substanciais de energia, armazenamento e computação. Essa limitação dificulta a implantação de recursos de reconhecimento visual em dispositivos na ponta, ou na borda, como celulares, drones e veículos autônomos.

Hiroaki Komatsu e colegas da Universidade de Ciências de Tóquio voltaram então à prancheta, ou melhor, à fonte fundamental de inspiração para a visão artificial: O olho humano.

Ao contrário dos sistemas de visão computacional, que precisam capturar e processar cada detalhe, nossos olhos e cérebro filtram informações seletivamente, permitindo maior eficiência no processamento visual, com um consumo mínimo de energia. Bastou então lançar mão da computação neuromórfica, que imita a estrutura e a função dos sistemas neurais biológicos.

Parece fácil, mas superar os obstáculos da visão computacional atual exige vencer dois grandes desafios. O primeiro é alcançar um reconhecimento de cores comparável ao da visão humana, e o segundo é eliminar a necessidade de fontes externas de energia.

Komatsu apresentou sua solução: Uma sinapse artificial autoalimentada, baseada em células solares, capaz de distinguir cores com uma precisão notável.

Esquema da sinapse baseada em células solares (em cima) e demonstrações de seu funcionamento (embaixo).

Enxergando com células solares

Os pesquisadores criaram sua sinapse neuromórfica integrando duas células solares de plástico - DSCs, ou células sensibilizadas por corantes - cada uma respondendo de forma diferente a diferentes comprimentos de onda da luz.

Iluminação LED

Outra vantagem crucial é que, ao contrário das sinapses artificiais optoeletrônicas convencionais, que requerem fontes de energia externas, a sinapse feita com células solares gera sua própria eletricidade por meio da conversão da luz. Essa capacidade de autoalimentação a torna particularmente adequada para aplicações de computação na borda, que processa dados mais próximos de onde eles são gerados, obtendo resultados mais rápidos do que enviá-los para a nuvem. E, para isso, a eficiência energética é crucial.

Testes extensivos mostraram que a sinapse neuromórfica consegue distinguir cores com uma resolução de 10 nanômetros em todo o espectro visível - um nível de discriminação próximo ao do olho humano. Além disso, o dispositivo também apresenta respostas bipolares, produzindo voltagem positiva sob luz azul e voltagem negativa sob luz vermelha. Isso possibilita a realização de operações lógicas complexas, que normalmente exigiriam múltiplos componentes convencionais.

Para demonstrar a sinapse autoalimentada em uma aplicação do mundo real, a equipe construiu uma estrutura de computação de reservatório físico para reconhecer diferentes movimentos humanos registrados em vermelho, verde e azul. O sistema alcançou a impressionante precisão de 82% ao classificar 18 combinações diferentes de cores e movimentos usando apenas um componente, em vez dos múltiplos fotodiodos exigidos pelos sistemas convencionais.

"Os resultados demonstram grande potencial para a aplicação deste dispositivo optoeletrônico de última geração, que permite discriminação de cores em alta resolução e operações lógicas simultaneamente, em sistemas de inteligência artificial (IA) de baixo consumo com reconhecimento visual," disse o professor Takashi Ikuno.