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Eletrônica

Chip neuromórfico imita retina e cérebro juntos

Redação do Site Inovação Tecnológica - 16/06/2023

Chip neuromórfico imita retina e cérebro juntos
Este é o chip de visão neuromórfica.
[Imagem: RMIT University]

Visão neuromórfica

Pesquisadores australianos criaram um chip que "enxerga" e cria memórias de maneira semelhante aos humanos, em um passo promissor rumo a aplicativos capazes de tomar decisões rápidas e complexas, como no processamento de imagens para a navegação de drones e carros autônomos.

O chip neuromórfico captura, processa e armazena informações visuais, imitando a capacidade do olho humano de capturar a luz, pré-empacotar informações e então transmiti-las pelo nervo óptico. Só que o chip também faz a parte do cérebro, recebendo essas informações, armazenando-as e classificando-as em um sistema de memória - essencialmente, uma inteligência artificial em hardware.

Aishani Mazumder e seus colegas da Universidade RMIT afirmam que o chip pode executar todas as funções necessárias - detecção, criação e processamento de informações e retenção de memórias - sem depender de computação externa, com seu associado uso intensivo de energia, o que vem impedindo a tomada de decisões em tempo real.

"Em comparação, o processamento digital é intensivo em energia e emissão de carbono e inibe a coleta e o processamento rápido de informações," disse a pesquisadora. "Os sistemas de visão neuromórfica são projetados para usar processamento analógico semelhante ao cérebro humano, o que pode reduzir bastante a quantidade de energia necessária para realizar tarefas visuais complexas em comparação com as tecnologias atuais."

Chip neuromórfico imita retina e cérebro juntos
O fotossensor mede apenas 3 nm, menos da metade dos atuais transistores.
[Imagem: Aishani Mazumder et al. - 10.1002/adfm.202303641]

Retina com memória e processamento

O chip neuromórfico é resultado de vários anos de trabalho da equipe, baseando-se tanto em um fotodetector ultraminiaturizado quanto no neuroprocessador fotônico que a equipe apresentou há três anos.

Os melhoramentos foram obtidos graças à incorporação do semicondutor óxido de índio (In2O3), que não depende de componentes externos para fazer seu trabalho. É esse sensor de imagem de elemento único e ultraminiaturizado - cada um mede cerca de 3 nanômetros - que permite imitar as capacidades da retina.

Outra vantagem do sensor é que ele possui uma longa latência óptica, o que significa que ele retém a informação sobre a luz que captou por longos períodos sem a necessidade de aplicação de energia, como acontece nas memórias eletrônicas tradicionais, que precisam ser reescritas a cada poucos nanossegundos - o sensor mantém a fotocorrente gerada pela incidência da luz.

E, usando os avanços já realizados nos protótipos anteriores, a equipe conseguiu fazer o processamento na memória, o que explica porque retina e cérebro são simulados dentro de um único chip - a computação na memória elimina a necessidade de que os dados trafeguem entre o processador e os chips de memória.

Chip neuromórfico imita retina e cérebro juntos
Micrografias do chip (linha superior) e diagrama do sistema de teste.
[Imagem: Aishani Mazumder et al. - 10.1002/adfm.202303641]

Mais luz

O protótipo funciona com luz ultravioleta, mas a equipe afirma que já está trabalhando em versões capazes de trabalhar com luz infravermelha e, posteriormente, incluir toda a faixa da luz visível.

Quando esses desenvolvimentos forem alcançados, o chip terá muitas aplicações possíveis, como visão biônica, operações de veículos autônomos, sistemas de vigilância e sistemas de inspeção em ambientes industriais e comerciais.

"Imagine um carro autônomo que possa ver e reconhecer objetos na estrada da mesma forma que um motorista humano, ou ser capaz de detectar e rastrear rapidamente o lixo espacial. Isso será possível com a tecnologia de visão neuromórfica," disse o professor Sumeet Walia, coordenador da equipe.

Bibliografia:

Artigo: Long duration persistent photocurrent in 3 nm thin doped indium oxide for integrated light sensing and in-sensor neuromorphic computation
Autores: Aishani Mazumder, Chung Kim Nguyen, Thiha Aung, Mei Xian Low, Md. Ataur Rahman, Salvy P. Russo, Sherif Abdulkader Tawfik, Shifan Wang, James Bullock, Vaishnavi Krishnamurthi, Nitu Syed, Abhishek Ranjan, Ali Zavabeti, Irfan H. Abidi, Xiangyang Guo, Yongxiang Li, Taimur Ahmed, Torben Daeneke, Akram Al-Hourani, Sivacarendran Balendhran, Sumeet Walia
Revista: Advanced Functional Materials
Vol.: 2303641
DOI: 10.1002/adfm.202303641
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