Un nuevo chip de Inteligencia Artificial puede reconocer imágenes en nanosegundos

El avance supone la futura mejora en herramientas de diagnóstico de enfermedades y la fiabilidad de los coches autónomos, entre otras cosas

por Ismael Marinero /


El reconocimiento de imágenes permite aplicaciones que utilizan algoritmos específicos de aprendizaje profundo para entender y clasificar fotos o videos. Una de las aplicaciones más comunes de esta tecnología es el reconocimiento facial, ya sea para etiquetar amigos en Facebook, desbloquear el móvil con el rostro o controlar a la población, como sucede en China. Otro campo en el que el reconocimiento de imágenes es fundamental es la medicina, donde la inteligencia artificial puede ofrecer diagnósticos de gran precisión analizando radiografías, ecografías, resonancias magnéticas o, simplemente, fotos de manchas en la piel.

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El chip cuenta con sensores de luz para captar la información (Getty Images).

Hasta ahora, todas estas aplicaciones se han basado en la evaluación de datos de cada imagen como las que ofrecen las cámaras de fotos y vídeo normales y eso conlleva mucho tiempo de procesamiento, especialmente cuando el número de imágenes grabadas por segundo es alto. Esto genera un volumen de datos, independientemente de si son útiles o no para clasificar la imagen, que requiere mucha potencia y consume mucha energía.

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Por eso, científicos del Instituto de Fotónica de Viena han adoptado un enfoque completamente diferente: un nuevo tipo de ojo artificial, fruto de la combinación entre la tecnología de detección de luz y una red neuronal contenida en un único y diminuto chip, capaz de reconocer y clasificar lo que está viendo en unos pocos nanosegundos, mucho más rápido que los sensores de imagen existentes hasta la fecha.

El sensor captura y procesa la imagen al mismo tiempo, sin convertir o transferir datos, para que el reconocimiento de las imágenes sea mucho más rápido y se reduzca el consumo energía. Su diseño se basa en la forma en que los ojos de los animales pre-procesan la información visual antes de pasarla al cerebro. "Normalmente, los datos de la imagen se leen primero píxel por píxel y luego se procesan en el ordenador", explica Thomas Mueller, uno de los integrantes del proyecto, en Nature. "Nosotros, por contra, integramos la red neuronal con inteligencia artificial directamente en el hardware del sensor de imagen. Esto hace que el reconocimiento de objetos sea mucho más rápido".

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Este es el aspecto exterior del chip creado por investigadores de la Universidad Técnica de Viena (TU Wien)

La construcción del chip se basa en fotodetectores hechos de diseleniuro de tungsteno, un material ultrafino que sólo tiene tres capas atómicas, invisibles a simple vista. Los fotodetectores individuales, los "píxeles" del sistema de la cámara, están conectados a un pequeño número de elementos de salida que proporcionan la posibilidad de reconocer objetos. La primera fase consiste en entrenar y configurar el chip externamente para clasificar información visual ajustando la sensibilidad de los diodos hasta que proporcione las respuestas correctas.

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El equipo de investigadores entrenó su chip de prueba para que reconociera versiones estilizadas y pixeladas de varias letras, "pero se puede escalar fácilmente la tecnología dependiendo de la tarea que se quiera resolver" según Thomas Mueller. Estos chips ampliados y mejorados también podrían ser entrenado para "distinguir manzanas de plátanos, pero su uso estará centrado de momento en experimentos científicos u otras aplicaciones especializadas". Y ahí es donde entran posibilidades que requieren una velocidad extremadamente alta de procesamiento, como la detección de partículas, la conducción de coches autónomos o el reconocimiento facial a gran escala.