Este chip não só emula as redes neurais do sistema visual humano, como também oferece um desempenho sináptico optoeletrônico excepcional, abrindo caminho para sistemas visuais artificiais mais eficientes e integrados.
A visão humana processa dados visuais complexos de maneira eficaz através de uma rede interconectada, que permite o processamento paralelo. No entanto, replicar esse processo tem sido desafiador devido à complexidade dos circuitos, ao alto consumo de energia e às dificuldades de miniaturização.
Esses problemas geralmente surgem da separação entre os sensores e as unidades de processamento, o que dificulta a criação de um sistema capaz de processar informações de forma paralela.
[Imagem: Fanqing Zhang]
Agora, Fanqing Zhang e sua equipe do Instituto de Tecnologia de Pequim, na China, apresentaram uma solução mais integrada e eficiente, permitindo o processamento em tempo real em um dispositivo miniaturizado, baseado na família de semicondutores conhecida como molibdenita (MoS2).
Neuromórfico e Optoeletrônico
O protótipo, composto por uma matriz de 28 x 28 transistores de porta flutuante, combinados com nanopartículas de ouro que atuam como camadas de captura de elétrons, alcançou desempenho optoeletrônico estável e uniforme. Ele simula comportamentos sinápticos importantes, como a corrente pós-sináptica excitatória e a facilitação de pulso pareado.
O aspecto mais relevante, no entanto, é que o chip experimental tem a capacidade de armazenar e processar dados de imagem, destacando seu potencial para o processamento óptico de dados. Além disso, a habilidade de ajustar a intensidade da luz e a precisão do reconhecimento oferece um novo método para otimizar o desempenho do sistema em diferentes condições de iluminação.
A capacidade de processar sinais optoeletrônicos simultaneamente e ajustar pesos sinápticos por meio de sinais de luz apresentou resultados impressionantes, como uma precisão de 96,5% no reconhecimento de dígitos manuscritos.
“Nossos resultados abrem um caminho promissor para a integração em larga escala de sistemas neuromórficos visuais artificiais. O desempenho do conjunto sináptico baseado em MoS2 representa um grande avanço rumo a aplicações práticas, desde simulações em nível de dispositivo até a integração em sistemas completos”, afirmou o professor Jing Zhao.
[Imagem: Fanqing Zhang]
Esses avanços em redes neurais sinápticas artificiais oferecem inúmeras vantagens, como alta integração, redução no tamanho das câmeras, uniformidade no funcionamento e a desejada capacidade de processamento paralelo.
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