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Equipo japonés crea sinapsis de IA autoalimentada para computación en el borde

Investigadores de la Universidad de Ciencia de Tokio han desarrollado una innovadora sinapsis artificial autoalimentada capaz de distinguir colores con una precisión casi humana mientras genera su propia electricidad. El dispositivo, que integra celdas solares sensibilizadas con colorante, resuelve dos grandes desafíos en la visión artificial: la detección de color de alta precisión y la eficiencia energética. Esta innovación podría revolucionar la computación en el borde al permitir el procesamiento visual en dispositivos con recursos limitados sin necesidad de fuentes de energía externas.
Equipo japonés crea sinapsis de IA autoalimentada para computación en el borde

Un equipo de investigación liderado por el profesor asociado Takashi Ikuno de la Universidad de Ciencia de Tokio ha desarrollado una revolucionaria sinapsis artificial autoalimentada que imita la visión de color humana y requiere un consumo mínimo de energía, lo que podría transformar las aplicaciones de IA en el borde.

El dispositivo, detallado en un artículo publicado en Scientific Reports el 12 de mayo de 2025, integra dos tipos diferentes de celdas solares sensibilizadas con colorante que responden a distintas longitudes de onda de luz. A diferencia de los sistemas convencionales que requieren energía externa, esta sinapsis artificial genera su propia electricidad mediante la conversión de energía solar, lo que la hace ideal para aplicaciones de computación en el borde donde la eficiencia energética es crucial.

La sinapsis puede distinguir colores a lo largo del espectro visible con una resolución notable de 10 nanómetros, acercándose a las capacidades visuales humanas. Produce polaridades de voltaje opuestas bajo diferentes colores de luz—positiva para azul y negativa para rojo—lo que le permite realizar operaciones lógicas complejas sin necesidad de circuitos adicionales.

"Los resultados muestran un gran potencial para la aplicación de este dispositivo optoelectrónico de próxima generación en sistemas de inteligencia artificial de bajo consumo con reconocimiento visual", explica el profesor Ikuno. Cuando se probó en un marco de computación de reservorio, el sistema alcanzó una precisión del 82% al clasificar 18 combinaciones diferentes de color y movimiento utilizando solo un dispositivo, en comparación con los múltiples fotodiodos que requieren los enfoques tradicionales.

Este avance resuelve un desafío importante en la implementación de sistemas de visión avanzados en dispositivos de borde, donde las limitaciones de energía y cómputo han restringido tradicionalmente las capacidades. La tecnología podría permitir un procesamiento visual más eficiente en teléfonos inteligentes, drones, dispositivos portátiles de salud y vehículos autónomos.

Los investigadores prevén aplicaciones generalizadas para su innovación, incluyendo sensores ópticos de bajo consumo en relojes inteligentes independientes y dispositivos médicos, lo que podría reducir significativamente los costos en comparación con las tecnologías actuales. Con la visión artificial volviéndose cada vez más crítica para las tecnologías modernas, esta sinapsis autoalimentada representa un gran paso hacia la incorporación de capacidades sofisticadas de visión por computadora en dispositivos cotidianos con requerimientos mínimos de energía.

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