Criada com uma impressora 3D, a rede neural artificial poderia ter aplicações em medicina, robótica e segurança.
Numerosos dispositivos na vida cotidiana usam câmeras computadorizadas para identificar objetos - pense em caixas eletrônicos que podem “ler” quantias em dólares manuscritas quando você deposita um cheque, ou mecanismos de busca na Internet que podem rapidamente combinar fotos com outras imagens semelhantes em seus bancos de dados. Mas esses sistemas dependem de um equipamento para a imagem do objeto, primeiro “vendo-o” com uma câmera ou sensor óptico, depois processando o que vê em dados e, finalmente, usando programas de computação para descobrir o que é.
Os pesquisadores 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 na velocidade real da luz. Chamada de rede neural profunda difrativa, ela usa a luz refletida no próprio objeto para identificá-lo em tão pouco tempo quanto um computador levaria para simplesmente “ver” o objeto. O dispositivo não precisa de programas de computação avançados para processar uma imagem do objeto e decidir o que o objeto é depois que seus sensores ópticos o captam. E nenhuma energia é consumida para operar o dispositivo porque ele usa apenas difração de luz.
Novas tecnologias baseadas no dispositivo podem ser usadas para acelerar tarefas intensivas de dados que envolvem classificar e identificar objetos; por exemplo, um carro sem motorista usando a tecnologia poderia reagir instantaneamente - ainda mais rápido do que usando a tecnologia atual - a um sinal de pare. Com um dispositivo baseado no sistema, o carro "leria" a placa assim que a luz da placa o atingisse, em vez de ter que esperar que a câmera do carro capturasse a imagem do objeto e, em seguida, usasse seus computadores para descobrir o que o objeto é. A tecnologia baseada na invenção também poderia ser usada em imagens microscópicas e na medicina, por exemplo, para classificar milhões de células em busca de sinais de doenças. Ele pode ser ampliado para permitir novos designs de câmeras e componentes ópticos exclusivos que funcionam passivamente em tecnologias médicas, robótica, segurança ou qualquer aplicativo onde os dados de imagem e vídeo são essenciais.
O processo de criação da rede neural artificial começou com um projeto simulado por computador. Em seguida, os pesquisadores usaram uma impressora 3D para criar wafers de polímero muito finos de 8 centímetros quadrados. Cada wafer tem superfícies irregulares que ajudam a difratar a luz vinda do objeto em diferentes direções. As camadas parecem opacas ao olho, mas frequências de luz terahertz de comprimento de onda submilimétrica usadas nos experimentos podem viajar através delas. Cada camada é composta por dezenas de milhares de neurônios artificiais; neste caso, minúsculos pixels através dos quais a luz viaja.
Uma série de camadas pixeladas funciona como uma “rede óptica” que molda como a luz que chega do objeto viaja através delas. A rede identifica um objeto porque a luz proveniente do objeto é difratada principalmente em direção a um único pixel que é atribuído a esse tipo de objeto. Os pesquisadores então treinaram a rede usando um computador para identificar os objetos à sua frente, aprendendo o padrão de luz difratada que cada objeto produz conforme a luz desse objeto passa pelo dispositivo. O “treinamento” usava um ramo da inteligência artificial denominado aprendizado profundo, no qual as máquinas “aprendem” por meio da repetição e ao longo do tempo conforme os padrões emergem.
O dispositivo pode identificar com precisão números manuscritos e itens de roupa - ambos os quais são testes comumente usados em estudos de inteligência artificial. Para isso, as imagens eram colocadas em frente a uma fonte de luz terahertz e o aparelho podia “ver” essas imagens por difração óptica.
Como seus componentes podem ser criados por uma impressora 3D, a rede neural artificial pode ser feita com camadas maiores e adicionais, resultando em um dispositivo com centenas de milhões de neurônios artificiais. Esses dispositivos maiores podem identificar muitos mais objetos ao mesmo tempo ou realizar análises de dados mais complexas. E os componentes podem ser feitos de forma barata - o dispositivo criado pode ser reproduzido por menos de US $ 50.
fonte: Traduzido por @neigrando do artigo original: "Artificial Intelligence Device Identifies Objects at the Speed of Light" de 1 de fevereiro de 2019.