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Sinapse Artificial Autoalimentada do Japão Imita a Visão de Cores Humana

Investigadores da Universidade de Ciência de Tóquio desenvolveram uma inovadora sinapse artificial autoalimentada capaz de distinguir cores com notável precisão em todo o espectro visível. O dispositivo, que integra células solares sensibilizadas por corantes, gera a sua própria eletricidade e consegue realizar operações lógicas complexas sem circuitos adicionais. Esta inovação responde a um desafio importante na visão computacional, onde o processamento de dados visuais exige habitualmente grande poder de computação e energia.
Sinapse Artificial Autoalimentada do Japão Imita a Visão de Cores Humana

Uma equipa de investigação liderada pelo Professor Associado Takashi Ikuno, da Universidade de Ciência de Tóquio, criou uma sinapse artificial que poderá revolucionar a forma como a inteligência artificial processa informação visual na periferia das redes.

Publicado na revista Scientific Reports a 12 de maio de 2025, o dispositivo inovador combina duas células solares sensibilizadas por corantes diferentes, que respondem de forma distinta a vários comprimentos de onda de luz. Ao contrário das sinapses artificiais optoelectrónicas convencionais, que requerem fontes de alimentação externas, esta sinapse gera eletricidade através da conversão de energia solar, tornando-a especialmente adequada para aplicações de edge computing, onde a eficiência energética é fundamental.

O sistema consegue distinguir cores com uma resolução de 10 nanómetros em todo o espectro visível, aproximando-se do nível de discriminação do olho humano. Apresenta respostas bipolares, gerando uma tensão positiva sob luz azul e negativa sob luz vermelha, o que lhe permite realizar operações lógicas complexas sem necessidade de circuitos adicionais.

"Acreditamos que esta tecnologia irá contribuir para a concretização de sistemas de visão computacional de baixo consumo energético, com capacidades de discriminação de cores próximas das do olho humano", afirma o Dr. Ikuno. A equipa demonstrou as capacidades do dispositivo utilizando-o num quadro de computação de reservatório físico para reconhecer diferentes movimentos humanos registados em vermelho, verde e azul, alcançando uma impressionante precisão de 82% na classificação de 18 combinações diferentes de cores e movimentos, utilizando apenas um único dispositivo.

As implicações desta investigação estendem-se a vários sectores. Em veículos autónomos, estes dispositivos poderão permitir um reconhecimento mais eficiente de semáforos, sinais de trânsito e obstáculos. Na área da saúde, poderão alimentar dispositivos vestíveis que monitorizam sinais vitais, como os níveis de oxigénio no sangue, com um consumo mínimo de bateria. Para a eletrónica de consumo, esta tecnologia poderá originar smartphones e óculos de realidade aumentada com uma autonomia de bateria significativamente melhorada, mantendo capacidades sofisticadas de reconhecimento visual.

À medida que o edge computing continua a crescer, com a Gartner a prever que 75% dos dados empresariais serão processados na periferia até 2025, inovações como esta sinapse artificial autoalimentada serão cruciais para permitir capacidades de IA em ambientes com recursos limitados.

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