MADRID 19 jun. (EUROPA PRESS) -
Um novo sistema de navegação robótica é capaz de imitar os processos neurais do cérebro humano e usa menos de 10% da energia exigida pelos sistemas tradicionais.
Em um estudo publicado na revista 'Science Robotics', pesquisadores da Universidade de Tecnologia de Queensland (QUT), na Austrália, detalham um novo sistema que chamam de LENS (Local Encoding with Neuromorphic Systems).
O LENS usa computação inspirada no cérebro para estabelecer um novo padrão de baixa energia para o reconhecimento de localização por robôs. A pesquisa, conduzida pelo neurocientista Adam Hines, primeiro autor, juntamente com o professor Michael Milford e o Dr. Tobias Fischer, todos do QUT's Robotics Centre e da QUT's School of Electrical Engineering and Robotics, utiliza um sistema chamado computação neuromórfica.
"Para executar esses sistemas neuromórficos, projetamos algoritmos especializados que aprendem mais como os humanos, processando informações na forma de picos elétricos, semelhantes aos sinais usados por neurônios reais", diz o Dr. Hines.
"As limitações de energia são um grande desafio na robótica do mundo real, especialmente em campos como busca e resgate, exploração espacial e navegação subaquática. Ao usar a computação neuromórfica, nosso sistema reduz os requisitos de energia da localização visual em até 99%, permitindo que os robôs operem por mais tempo e cubram distâncias maiores com fontes de alimentação limitadas. Sabíamos que os sistemas neuromórficos poderiam ser mais eficientes, mas eles geralmente são muito complexos e difíceis de usar no mundo real. Desenvolvemos um novo sistema que, acreditamos, mudará a maneira como os robôs são usados.
No estudo, os pesquisadores desenvolveram o LENS, um sistema capaz de reconhecer locais em uma jornada de 8 km, mas usando apenas 180 KB de armazenamento, quase 300 vezes menos do que outros sistemas. O LENS combina uma rede neural semelhante à do cérebro com uma câmera especial somente para movimento e um chip de baixo consumo de energia, tudo em um pequeno robô.
LOCALIZAÇÃO EM TEMPO REAL
"Esse sistema demonstra como a computação neuromórfica pode obter rastreamento de localização em tempo real e com baixo consumo de energia em robôs, abrindo novas possibilidades para a tecnologia de navegação de baixo consumo de energia", afirma o Dr. Hines. "O menor consumo de energia pode permitir que os robôs operados remotamente explorem mais e por mais tempo. Nosso sistema, portanto, permite que os robôs se localizem usando apenas informações visuais, com rapidez e eficiência energética.
O Dr. Fischer, membro do ARC DECRA, acrescenta que a principal inovação do sistema LENS foi um novo algoritmo que explorou dois tipos de hardware promissor de inspiração biológica: detecção, por meio de um tipo especial de câmera conhecido como "câmera de eventos", e computação, por meio de um chip neuromórfico. "Em vez de capturar uma imagem completa da cena que inclui todos os detalhes em cada quadro, uma câmera de eventos detecta continuamente as mudanças e os movimentos a cada microssegundo", diz ele.
"A câmera detecta alterações no brilho em cada pixel, reproduzindo fielmente a forma como nossos olhos e cérebro processam as informações visuais. Saber onde você está, também conhecido como reconhecimento visual de localização, é essencial tanto para humanos quanto para robôs. Embora as pessoas usem pistas visuais sem esforço, essa é uma tarefa desafiadora para as máquinas.
Esta notícia foi traduzida por um tradutor automático