Sensores que 'preveem o futuro': Sensores Neuromórficos e Fotomemoristores

De acordo com o novo artigo publicado na Revista Nature (Dynamic machine vision with retinomorphic photomemristor-reservoir computing), pesquisadores desenvolveram uma tecnologia revolucionária de visão neuromórfica, baseada nos neurônios da retina, que integra detecção, memória e processamento em um único componente, sendo capaz de detectar movimento e até mesmo prever trajetórias.

Trata-se de sensores inteligentes compostos por uma matriz de fotomemoristores, que funcionam 'imitando' o comportamento do cérebro e as habilidades da retina, fornecendo resultados muito similares àqueles obtidos por meio da própria visão humana. Os sensores atuais são capazes de capturar um único momento em um quadro, mas com esses sensores 'retinomórficos' é possível ler informações sobre o passado e usá-las para prever o futuro.

Com os novos sensores 'retinomórficos' é possível ler informações sobre o passado e usá-las para prever o futuro. [Imagem: Hongwei Tan/Aalto University]

A visão mecânica dinâmica, utilizada por esses sensores, requer o reconhecimento do passado e a previsão da trajetória de um objeto em movimento com base na visão atual. Os sistemas atuais de visão mecânica conseguem isso processando vários quadros de imagem ou usando algoritmos complexos.

Com essa nova tecnologia, o reconhecimento e a previsão de movimento em redes de fotomemoristores recorrentes podem ser efetivados por meio de uma matriz de fotomemoristores retinomórficos, que funcionam como reservatório de visão dinâmica, incorporando quadros de movimentos passados como estados ocultos no quadro atual por meio da memória dinâmica inerente.

O quadro atual informativo facilita o reconhecimento preciso de movimentos passados e a previsão de movimentos futuros, por meio de complexos algoritmos de aprendizado de máquina. Esse recurso de processamento de movimento elimina fluxos de dados redundantes e promove a percepção em tempo real de objetos em movimento por meio da visão mecânica dinâmica .

A tecnologia de visão mecânica dinâmica é uma tecnologia revolucionária, que tem várias aplicações importantes, desde análise de vídeo, visão robótica, tecnologia de direção autônoma a transporte inteligente, dentre outros. A capacidade de usar a visão atual para reconhecer movimentos passados e prever trajetórias futuras é o que torna possível executar essa tecnologia.

Os sistemas de imagem atuais utilizam vários módulos, incluindo sensores, conversores de sinal, memória e processadores, para reconhecer e prever movimentos por meio da análise de uma série de sequências de imagens, quadro a quadro, e do uso de algoritmos complexos que geram um grande fluxos de dados, além de um alto consumo de energia, o que os tornam obsoletos.

Por isso, pesquisadores nos últimos anos, vêm desenvolvendo esses sensores inteligentes, inspirados pelo sistema de visão humano, no qual a memória visual de curto prazo desempenha um papel fundamental, os sensores de imagem retinomórficos com capacidade de memória, como sensores fotovoltaicos comutáveis, fototransistores não voláteis, e memoristores, demonstraram uma capacidade de detecção adaptativa e completa, facilitando a computação no sensor, a geração de imagens autoadaptativas e a detecção de movimento, aproximando-se da eficiência e complexidade da visão humana.

Sistema de computação de reservatório com fotomemoristor retinomórfico (RP-RC). [Imagem: Hongwei Tan/Aalto University]

Os pesquisadores realizaram uma série de testes para provar a eficiência desses sensores, e comprovaram que ao adicionar um sistema de aprendizado de máquina à matriz de fotomemoristores, seu sistema integrado com processamento no próprio sensor, é uma plataforma promissora para tornar essa tecnologia aplicável e mais eficiente, desde o próprio processamento e do hardware necessário, até o consumo de energia.

As aplicações e impacto dessa nova tecnologia são imensuráveis e prometem revolucionar diversas áreas, como por exemplo, detecção de visão dinâmica, inspeção automática em linhas de produção, controle de processos industriais, orientação robótica, tecnologia de direção autônoma para carros, dentre outros.

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Fonte:

https://www.nature.com/

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