Un nuevo chip de IA hace reconocimiento de imágenes en nanosegundos

Un nuevo tipo de ojo artificial, hecho combinando la electrónica de detección de luz con una red neuronal en un solo chip diminuto, puede dar sentido a lo que está viendo en sólo unos pocos nanosegundos, mucho más rápido que los sensores de imagen existentes.

Hablemos de la visión artificial

La visión por ordenador es parte integral de muchas aplicaciones de la IA, desde coches sin conductor hasta robots industriales y sensores inteligentes que actúan como nuestros ojos en lugares remotos. Lo cierto es que las máquinas se han vuelto muy buenas en analizar y responder a lo que ven. Pero la mayoría de los reconocimientos de imágenes necesitan mucha potencia de máquina para funcionar. Parte del problema es un cuello de botella en el corazón de los sensores tradicionales, que capturan una enorme cantidad de datos visuales, independientemente de si son útiles o no para clasificar una imagen. Al procesar todos esos datos se ralentizan las cosas.

Un sensor que captura y procesa una imagen al mismo tiempo, sin convertir o pasar datos, hace que el reconocimiento de la imagen sea mucho más rápido usando mucha menos energía. El diseño, publicado en Nature por investigadores del Instituto de Fotónica de Viena, Austria, imita la forma en que los ojos de los animales pre-procesan la información visual antes de pasarla al cerebro.

¿Cómo funciona este nuevo chip de visión artificial?

El equipo construyó el chip a partir de una hoja de diselenido de tungsteno de unos pocos átomos de espesor, grabada con diodos sensores de luz. Luego conectaron los diodos para formar una red neuronal. El material utilizado para hacer el chip le da propiedades eléctricas únicas para que la fotosensibilidad de los diodos – los nodos de la red – pueda ser ajustada externamente. Esto significaba que la red podía ser entrenada para clasificar la información visual ajustando la sensibilidad de los diodos hasta que diera las respuestas correctas. De esta manera, el chip inteligente fue entrenado para reconocer versiones estilizadas y pixeladas de las letras n, v y z.

En resumen: Este nuevo sensor es otro emocionante paso en el camino para mover más IA al hardware, haciéndolo más rápido y eficiente. Pero hay un largo camino por recorrer. Para empezar, el ojo consta de sólo 27 detectores y no puede lidiar con mucho más que el bloqueo de imágenes 3×3. Aún así, por pequeño que sea, el chip puede realizar varias tareas estándar de aprendizaje por máquina supervisadas y no supervisadas, incluyendo la clasificación y codificación de letras. Los investigadores sostienen que escalar la red neural hasta tamaños mucho más grandes sería sencillo.

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