Engenheiros criaram uma rede neural artificial física, um dispositivo modelado em como o cérebro humano funciona, que pode analisar grandes volumes de dados e identificar objetos à velocidade da luz. O dispositivo foi criado usando uma impressora 3D na Escola Henry Samueli de Engenharia e Ciências Aplicadas, sob a Universidade da Califórnia, Los Angeles (UCLA).
Numerosos dispositivos da vida cotidiana usam câmeras computadorizadas para identificar objetos; Considere, por exemplo, os motores de busca da Internet, você pode combinar fotos com outras imagens semelhantes, em primeiro lugar “vê-los” com uma câmera ou um sensor óptico, após o processamento como dados que eles vêem, e, finalmente, usando o software para descobrir o que se trata.
O aparelho desenvolvido na UCLA começa com alguma vantagem. É de um tipo que tem sido chamado de “rede neural profunda difrativa”, e usa a luz que reflete o próprio objeto para identificá-lo em tão pouco tempo quanto um computador precisaria simplesmente “ver”.
O sistema da UCLA não precisa de software avançado para processar uma imagem do objeto e decidir o que é depois de seus sensores ópticos capturá-lo. E energia não é consumida para operar o dispositivo porque ele só usa difração de luz.
Este avanço promissor é o trabalho da equipe de Aydogan Ozcan.
Parece factível que, no futuro, talvez mais perto do que pensamos, novas tecnologias baseadas nesse dispositivo serão usadas para acelerar tarefas com muito gerenciamento de dados e que exijam classificação e identificação de objetos. Por exemplo, um carro autônomo (sem motorista) usando tecnologia desse tipo poderia reagir instantaneamente (ainda mais rápido do que o melhor dos veículos com a tecnologia atual) a um sinal de parada.
Com um aparelho baseado no sistema UCLA, o carro “lia” o sinal assim que recebia a luz, situação muito mais vantajosa que a atual, com sistemas convencionais que “aguardam” a câmera do carro faz a imagem do objeto e depois usa seus computadores para descobrir o que é.
A tecnologia baseada nesta invenção também pode ser usada na medicina e na visualização microscópica, por exemplo, para procurar em milhões de células algumas que mostram sinais de doença.
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