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Equipe Japonesa Cria Sinapse de IA Autossuficiente para Computação de Borda

Pesquisadores da Universidade de Ciência de Tóquio desenvolveram uma inovadora sinapse artificial autossuficiente capaz de distinguir cores com precisão quase humana enquanto gera sua própria eletricidade. O dispositivo, que integra células solares sensibilizadas por corante, resolve dois grandes desafios da visão computacional: detecção de cores de alta precisão e eficiência energética. Essa inovação pode revolucionar a computação de borda ao viabilizar processamento visual em dispositivos com recursos limitados, sem necessidade de fontes externas de energia.
Equipe Japonesa Cria Sinapse de IA Autossuficiente para Computação de Borda

Uma equipe de pesquisa liderada pelo Professor Associado Takashi Ikuno, da Universidade de Ciência de Tóquio, desenvolveu uma revolucionária sinapse artificial autossuficiente que imita a visão de cores humana consumindo energia mínima, com potencial para transformar aplicações de IA de borda.

O dispositivo, detalhado em um artigo publicado na Scientific Reports em 12 de maio de 2025, integra duas diferentes células solares sensibilizadas por corante que respondem a vários comprimentos de onda de luz. Ao contrário dos sistemas convencionais que exigem alimentação externa, essa sinapse artificial gera sua própria eletricidade por meio da conversão de energia solar, tornando-se ideal para aplicações de computação de borda onde a eficiência energética é crucial.

A sinapse consegue distinguir cores em todo o espectro visível com uma notável resolução de 10 nanômetros, aproximando-se das capacidades visuais humanas. Ela produz polaridades de voltagem opostas sob diferentes luzes coloridas — positiva para azul e negativa para vermelho — permitindo realizar operações lógicas complexas sem circuitos adicionais.

"Os resultados mostram grande potencial para a aplicação deste dispositivo optoeletrônico de próxima geração em sistemas de inteligência artificial de baixo consumo com reconhecimento visual", explica o Professor Ikuno. Quando testado em um framework de computação de reservatório, o sistema atingiu 82% de precisão na classificação de 18 diferentes combinações de cor e movimento usando apenas um único dispositivo, em comparação com os múltiplos fotodiodos necessários em abordagens tradicionais.

Essa conquista resolve um desafio significativo na implantação de sistemas avançados de visão em dispositivos de borda, onde restrições de energia e computação tradicionalmente limitam as capacidades. A tecnologia pode permitir um processamento visual mais eficiente em smartphones, drones, dispositivos vestíveis de saúde e veículos autônomos.

Os pesquisadores vislumbram aplicações amplas para sua inovação, incluindo sensores ópticos de baixo consumo em smartwatches autônomos e dispositivos médicos, potencialmente reduzindo custos de forma significativa em relação às tecnologias atuais. Com a visão computacional se tornando cada vez mais crítica para as tecnologias modernas, essa sinapse autossuficiente representa um grande avanço para trazer capacidades sofisticadas de visão computacional a dispositivos do dia a dia com requisitos mínimos de energia.

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