Investigadores de la Universidad de Florida Central han creado una tecnología de inteligencia artificial que imita el ojo humano.
La tecnología podría conducir a una inteligencia artificial altamente desarrollada que puede comprender instantáneamente lo que ve y tiene usos en robótica y automóviles autónomos.
Investigadores de la Universidad de Florida Central (UCF) han construido un dispositivo de inteligencia artificial que replica la retina del ojo.
La investigación podría conducir a una IA de vanguardia que pueda identificar de inmediato lo que ve, como descripciones automatizadas de fotos tomadas con una cámara o un teléfono. La tecnología también podría usarse en robots y vehículos autónomos.
La tecnología, que se describe en un estudio reciente publicado en la revista nano acs, también supera al ojo en términos del rango de longitudes de onda que puede percibir, desde la luz ultravioleta hasta la luz visible y el espectro infrarrojo.
Su capacidad para combinar tres operaciones diferentes en una contribuye aún más a su singularidad. La tecnología de imagen inteligente actualmente disponible, como la que se encuentra en los automóviles autónomos, requiere procesamiento, almacenamiento y detección de datos por separado.
Los investigadores dicen que al integrar los tres procedimientos, el dispositivo diseñado por UCF es mucho más rápido que la tecnología existente. Con cientos de dispositivos montados en un chip de una pulgada de ancho, la tecnología también es bastante compacta.
“Va a cambiar la forma en que se hace la inteligencia artificial hoy en día”, dice la investigadora principal del estudio, Tania Roy, profesora asistente en el Departamento de Ciencia e Ingeniería de Materiales y el Centro de Tecnología de Nanociencia de la UCF. “Hoy todo está compuesto por componentes discretos y se ejecuta en hardware convencional. Y aquí tenemos la capacidad de hacer computación en el sensor usando un solo dispositivo en una plataforma pequeña.
La tecnología se basa en el trabajo anterior del equipo de investigación que creó dispositivos similares al cerebro que pueden permitir que la IA opere en regiones y espacios remotos.
«Teníamos dispositivos que se comportaban como las sinapsis del cerebro humano, pero no las imaginábamos directamente», dice Roy. «Ahora, al agregarles la capacidad de detección de imágenes, tenemos dispositivos similares a las sinapsis que actúan como ‘píxeles inteligentes’ en una cámara al detectar, procesar y reconocer imágenes simultáneamente».
Molla Manjurul Islam, autora principal del estudio y estudiante de doctorado en el Departamento de Física de la UCF, examina dispositivos similares a la retina en un chip. Crédito: Universidad de Florida Central
Para los vehículos autónomos, la versatilidad del dispositivo permitirá una conducción más segura en una variedad de condiciones, incluso de noche, dice Molla Manjurul Islam ’17MS, autora principal del estudio y estudiante de doctorado en el Departamento de Física de la UCF.
«Si está en su vehículo autónomo por la noche y el sistema de imágenes del automóvil solo funciona en una longitud de onda particular, digamos la longitud de onda visible, no verá lo que está frente a él», dice Islam. «Pero en nuestro caso, con nuestro dispositivo, en realidad puede ver todo el estado».
«No hay ningún dispositivo reportado como este, que pueda operar simultáneamente en el rango ultravioleta y la longitud de onda visible, así como en la longitud de onda infrarroja, por lo que ese es el punto de venta más exclusivo de este dispositivo», dice.
La clave de la tecnología es la ingeniería de superficies a nanoescala hechas de disulfuro de molibdeno y ditelururo de platino para permitir la detección y la memoria en múltiples longitudes de onda. Este trabajo se llevó a cabo en estrecha colaboración con YeonWoong Jung, profesor asistente con nombramientos cruzados en el Centro de Tecnología de Nanociencia de la UCF y el Departamento de Ciencia e Ingeniería de Materiales, parte de la Facultad de Ingeniería y Ciencias de la Computación de la UCF.
Los investigadores probaron el dispositivo.[{» attribute=»»>accuracy by having it sense and recognize a mixed wavelength image — an ultraviolet number “3” and an infrared part that is the mirror image of the digit that were placed together to form an “8.” They demonstrated that the technology could discern the patterns and identify them both as a “3” in ultraviolet and an “8” in infrared.
“We got 70 to 80% accuracy, which means they have very good chances that they can be realized in hardware,” says study co-author Adithi Krishnaprasad ’18MS, a doctoral student in UCF’s Department of Electrical and Computer Engineering.
The researchers say the technology could become available for use in the next five to 10 years.
Reference: “Multiwavelength Optoelectronic Synapse with 2D Materials for Mixed-Color Pattern Recognition” by Molla Manjurul Islam, Adithi Krishnaprasad, Durjoy Dev, Ricardo Martinez-Martinez, Victor Okonkwo, Benjamin Wu, Sang Sub Han, Tae-Sung Bae, Hee-Suk Chung, Jimmy Touma, Yeonwoong Jung and Tania Roy, 25 May 2022, ACS Nano.
DOI: 10.1021/acsnano.2c01035
The work was funded by the U.S. Air Force Research Laboratory through the Air Force Office of Scientific Research, and the U.S. National Science Foundation through its CAREER program.