Destaque

Novo chip pode processar e classificar cerca de dois bilhões de imagens por segundo

Fonte

Universidade da Pensilvânia

Data

quarta-feira. 8 junho 2022 18:45

Inspirados no cérebro humano, muitos sistemas de Inteligência Artificial (IA) são implementados com base em redes neurais artificiais, onde equivalentes elétricos de neurônios biológicos são interconectados, treinados com um conjunto de dados conhecidos, como imagens, e usados para reconhecer ou classificar novos conjuntos de dados.

Nas redes neurais tradicionais usadas em reconhecimento de imagens, a imagem do objeto alvo é formada primeiro em um sensor de imagem, como a câmera digital de um smartphone. Em seguida, o sensor de imagem converte a luz em sinais elétricos e, finalmente, em dados binários, que podem ser processados, analisados, armazenados e classificados usando chips de computador. Acelerar essas habilidades é fundamental para melhorar qualquer objetivo de processamento de imagens, como reconhecimento facial, detecção automática de texto em fotos ou mesmo ajudar carros autônomos a reconhecer obstáculos.

Embora a tecnologia atual de classificação de imagem de nível de consumidor em um chip digital possa realizar bilhões de cálculos por segundo, tornando-a rápida o suficiente para a maioria das aplicações, o processamento de imagens mais sofisticado, como identificação de objetos em movimento, identificação de objetos 3D ou classificação de células microscópicas no corpo, está expandindo os limites computacionais até mesmo da tecnologia mais poderosa. O limite de velocidade atual dessas tecnologias é definido pelo ‘clock’ do processador do computador, onde os cálculos ocorrem um após o outro em uma sequência linear.

Para resolver essa limitação, engenheiros da Universidade da Pensilvânia, nos Estados Unidos, criaram o primeiro chip escalável que classifica e reconhece imagens quase instantaneamente. O Dr. Firooz Aflatouni, professor associado de Engenharia Elétrica e de Sistemas na Universidade da Pensilvânia, juntamente com o pós-doutorando Farshid Ashtiani e o doutorando Alexander J. Geers, removeram os quatro principais culpados que consomem tempo no chip de computador tradicional: a conversão de sinais ópticos em elétricos, a necessidade de converter os dados de entrada em formato binário, o grande módulo de memória e os cálculos baseados no ‘clock’.

Eles conseguiram isso através do processamento direto da luz recebida do objeto de interesse usando uma rede neural óptica profunda implementada em um chip de 9,3 milímetros quadrados.

O estudo, publicado na revista científica Nature, descreve como os muitos neurônios ópticos do chip são interconectados usando cabos ópticos ou ‘guias de onda’ para formar uma rede profunda de muitas ‘camadas de neurônios’ que imitam o cérebro humano. As informações passam pelas camadas da rede, com cada etapa ajudando a classificar a imagem de entrada em uma de suas categorias aprendidas. No estudo dos pesquisadores, as imagens classificadas pelo chip eram de caracteres desenhados à mão, semelhantes a letras.

Com a nova tecnologia, o novo chip pode detectar e classificar uma imagem em menos de um nanossegundo, sem a necessidade de um processador separado ou unidade de memória.

Acesse o resumo do artigo científico (em inglês).

Acesse a notícia completa na página da Universidade da Pensilvânia (em inglês).

Fonte: Melissa Pappas, Escola de Engenharia e Ciências Aplicadas da Universidade da Pensilvânia.

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