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O dispositivo responde a mudanças no que ele vê, o que poderia ajudá-lo a detectar objetos muito mais rapidamente.

Se nossa inteligência artificial é capaz de pensar como um cérebro humano, por que alimentamos dados como um computador normal? Os cientistas estão abordando essa questão considerando a entrada sensorial que recebemos e desenvolveram um dispositivo óptico inspirado no funcionamento do olho humano. Pesquisadores do Oregon publicaram suas pesquisas sobre sensores ópticos,o que poderia tornar os componentes robóticos muito mais eficientes.

Usando camadas ultra-mente de material perovskite fotossensível, normalmente adotado em células solares, este dispositivo adapta seus sinais à medida que detecta diferentes intensidades de luz. Perovskites são materiais químicos, compostos de átomos metálicos que carregam cargas positivas e ânions de oxigênio ou halide, carregando cargas negativas que se transformam em uma rede interessante.

A estrutura de rede carregada que cria as propriedades únicas dos perovskites, uma vez que mudanças no nível atômico na estrutura podem alterar seu comportamento elétrico. São essas propriedades que fazem perovskites excelentes semicondutores, capazes de mudar de eletricidade isolante para conduzi-la.

Ao contrário das células solares, os dispositivos criados não armazenam e usam a luz fornecida como energia, mas respondem às mudanças de iluminação. Ao fazê-lo, esses novos sensores ‘retinomórficos’ enviam sinais para processar a imagem à sua frente com base nas mudanças na luz.

Dr. John Labram, Professor Assistente de Engenharia Elétrica e Computação, foi inicialmente inspirado por uma palestra de biologia que ele desempenhou ao fundo, que detalhou como o cérebro e os olhos humanos funcionam. Nossos olhos têm foto-receptores sensíveis a mudanças na luz, mas menos responsivos à iluminação constante. A partir disso, ele começou a esboçar dispositivos potenciais para imitar o comportamento de processamento desses foto-receptores em nossos olhos.

Tais mudanças são frequentemente associadas ao movimento, tornando este um desenvolvimento incrivelmente importante para o campo da inteligência artificial. Olhando através de uma praia, nossos olhos são atraídos para as mudanças como uma onda enorme, curling ou uma gaivota descendo para roubar nossas fichas. Ao priorizar a informação dessa forma, leva menos tempo para interpretarmos nosso entorno.

Para a inteligência artificial, isso se traduz em um processamento mais simples e eficiente no nível de entrada visual, o que significa que os sistemas de IA poderiam reunir diferentes tipos de informações muito mais rápido do que atualmente.

“Você pode imaginar esses sensores sendo usados por um robô rastreando o movimento dos objetos. Qualquer coisa estática em seu campo de visão não provocaria uma resposta, no entanto, um objeto em movimento estaria registrando uma alta tensão. Isso diria ao robô imediatamente onde o objeto estava, sem qualquer processamento de imagem complexo”, disse o Dr. Labram.

Atualmente, os computadores recebem informações de forma passo a passo, processando insumos como uma série de pontos de dados, enquanto essa tecnologia ajuda a construir um sistema mais integrado. Para a inteligência artificial, os pesquisadores estão tentando construir cérebros humanos que contenham uma rede de neurônios, comunicando células, capazes de processar informações em paralelo. A pesquisa do Labram é um passo essencial nessa direção, com potencial para ser ampliado para robótica, reconhecimento de imagem e carros autônomos.

Curiosidade:

Por que fazemos robôs parecerem humanos?

Sempre fomos fascinados pela ideia de criar máquinas autônomas que se assemelham a nós, e se elas precisam interagir de perto conosco, preferimos que elas pareçam familiares.

Robôs humanos como o ASIMO da Honda, o Atlas da Boston Dynamics e o iCub infantil construído pelo Instituto Italiano de Tecnologia são demonstrações incríveis de nossa tecnologia, mas ainda têm um longo caminho a percorrer – e quando parecem quase humanos, mas não completamente, acabam parecendo seriamente estranhos para nós.

Talvez devêssemos deixar os robôs serem a forma que precisam ser, a fim de melhor executar sua função.

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