Hoje, um dos principais obstáculos ao desenvolvimento de veículos totalmente autónomos ainda é o tempo de processamento da informação visual, porque os cálculos que os algoritmos de fluxo óptico devem realizar são tão complexos que podem demorar vários segundos, o que é demasiado longo para garantir uma condução segura.
Tecnologia inspirada na visão humana
Na China, uma equipe de cientistas da Universidade de Pequim encontrou a solução ao desenvolver um dispositivo de hardware neuromórfico para atenção temporal inspirado no funcionamento da visão humana. Na verdade, para analisar uma situação, o nosso cérebro detecta primeiro variações no brilho e movimentose depois trata de detalhes mais complexos, o que permite que seja feito rapidamente. Opera seletivamente.
Seguindo esse princípio, os pesquisadores projetaram um chip composto por uma rede bidimensional de transistores sinápticos que codifica variações de brilho para selecionar alterações importantes em uma cena e agrupá-las em pacotes. Essas informações servem então como entrada para algoritmos convencionais de fluxo óptico e visão.
Em vez de ter que considerar toda a imagem, o computador só leva em consideração o que é relevante, podendo assim analisar um movimento em tempos muito mais curtos. Este trabalho foi publicado em Natureza.
Reações significativamente mais rápidas
Como prova de conceito (POC ou prova de conceito), a equipe testou essa tecnologia em diferentes cenários de negócios.aplicativoincluindo dirigir veículos, pilotar drones e realizar tarefas específicas com braços robóticos. Os resultados obtidos destacam sistematicamente ganhos significativos em velocidade e eficiência em todos os casos de uso.
Concretamente, em comparação com os algoritmos mais eficientes do estado da arte, a abordagem neuromórfica demonstra uma aceleração de 400% no tempo de resposta, o que supera o desempenho humano, ao mesmo tempo que melhora a precisão dos sistemas de visão, previsão de movimento e rastreamento de objetos.
Esses avanços preenchem todos os requisitos para equipar os robôs com capacidades de percepção ultrarrápidas e ultraprecisas em um futuro próximo, o que lhes proporcionará a capacidade de lidar com tarefas complexas e dinâmicas com muito mais eficiência do que antes. É exatamente isso que ainda falta aos veículos autônomos.