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Superneurnio artificial faz tudo, da deteco da luz ao processamento por IA

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Eletrnica

Redação do Site Inovação Tecnológica – 12/09/2023

Superneur

O novo componente permite abordagens multifuncionais, da deteco computao na memria.
[Imagem: Xiao Fu et al. – 10.1038/s41377-023-01079-5]

Superneurnio artificial

Nos sistemas de viso de mquina mais modernos, baseados em inteligncia artificial, a informao ptica capturada por uma cmera digital de alta velocidade e, em seguida, o sinal digital processado usando algoritmos de aprendizado de mquina.

Seja em uma linha de inspeo de produtos em uma indstria ou em um veculo autnomo, isso exige que uma grande quantidade de dados – a maior parte redundantes, j que nem tudo muda de um quadro de imagem para outro – tem que ser transferida dos sensores para as unidades de processamento (CPUs), o que gera uma latncia elevada e um alto consumo de energia.

Para resolver este problema, muito esforo tem sido dedicado ao desenvolvimento de uma abordagem mais eficiente, onde algumas das tarefas computacionais e de memria sejam transferidas para sensores especiais (computao na borda), que sejam capazes de perceber e processar o sinal ptico simultaneamente (computao na memria).

Tudo isto acaba de ser embutido em um novo componente inteligente, uma espcie de “superneurnio artificial”, que capaz de detectar, ler, processar e ainda armazenar a informao de cada pxel da imagem em modo no voltil. Este novo componente viabiliza a criao de plataformas completas de viso neuromrfica e processamento neuromrfico por meio da computao na memria.

Para isso, o componente, um tipo de memoristor acionado por luz – um fotomemoristor -, trabalha no apenas com os eltrons gerados pela fotoexcitao de cada pxel, mas tambm por meio da migrao inica.

Superneur

E este componente multifuncional tem apenas dois terminais.
[Imagem: Xiao Fu et al. – 10.1038/s41377-023-01079-5]

Componente faz-tudo

O fotomemoristor no voltil apresenta uma responsividade reconfigurvel que pode ser modulada pela carga eltrica e/ou pelo fluxo de ftons que o atingem quando ele captura a imagem, que j fica armazenada no dispositivo, sem precisar ser transferida no modo tradicional das cmeras digitais.

E, pela primeira vez, a equipe conseguiu usar componentes desse tipo para implementar uma lgica computacional completa, na qual o mesmo fotomemoristor serve como porta lgica e como memria, usando a fotorresposta como varivel de estado fsico – em vez de luz – tenso e memorresistncia.

Ao imitar as funcionalidades biolgicas da retina humana, esses componentes multifuncionais permitem projetar estruturas de computao especficas, podendo atuar como redes neurais para processamento visual neuromrfico, implementao de operaes lgicas com estado de resposta fotogrfica – com estmulos eltricos e luminosos simultneos – e aplicaes de inteligncia artificial em geral, com a grande vantagem de integrar tudo, da deteco da luz ao processamento.

“Projetamos um dispositivo de dois terminais com [molibdenita] e grafeno especfico para trs propsitos em um: (1) fornecer baixa energia de barreira para a migrao de ons de oxignio; (2) funcionar como heteroestruturas de van der Waals geomtricas-assimtricas metal-semicondutor-metal com estados de multifotorresposta; e (3) como uma extenso de um memoristor, este dispositivo no apenas fornece condutncia ajustvel, mas tambm demonstra fotorresposta reconfigurvel para leitura em tenso de polarizao zero,” detalharam Xiao Fu e colegas da Universidade Zhejiang, na China.

Este novo conceito de fotomemoristor de dois terminais no apenas permite abordagens completas de computao na memria e sensoriamento de viso neuromrfica, como tambm j nasce talhado para uma integrao de alta densidade, uma vez que se baseia unicamente em semicondutores 2D.

Bibliografia:

Artigo: Graphene/MoS2-xOx/graphene photomemristor with tunable non-volatile responsivities for neuromorphic vision processing
Autores: Xiao Fu, Tangxin Li, Bin Cai, Jinshui Miao, Gennady N. Panin, Xinyu Ma, Jinjin Wang, Xiaoyong Jiang, Qing Li, Yi Dong, Chunhui Hao, Juyi Sun, Hangyu Xu, Qixiao Zhao, Mengjia Xia, Bo Song, Fansheng Chen, Xiaoshuang Chen, Wei Lu, Weida Hu
Revista: Light: Science & Applications
Vol.: 12, Article number: 39
DOI: 10.1038/s41377-023-01079-5

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