Redação do Site Inovação Tecnológica - 24/06/2025
Sinapse neuromórfica
Para infelicidade dos sistemas interativos, robóticos e de inteligência artificial, os sistemas de visão de máquina, ou visão computacional, ainda enfrentam um grande problema: Processar a enorme quantidade de dados visuais gerados a cada segundo exige recursos substanciais de energia, armazenamento e computação. Essa limitação dificulta a implantação de recursos de reconhecimento visual em dispositivos na ponta, ou na borda, como celulares, drones e veículos autônomos.
Hiroaki Komatsu e colegas da Universidade de Ciências de Tóquio voltaram então à prancheta, ou melhor, à fonte fundamental de inspiração para a visão artificial: O olho humano.
Ao contrário dos sistemas de visão computacional, que precisam capturar e processar cada detalhe, nossos olhos e cérebro filtram informações seletivamente, permitindo maior eficiência no processamento visual, com um consumo mínimo de energia. Bastou então lançar mão da computação neuromórfica, que imita a estrutura e a função dos sistemas neurais biológicos.
Parece fácil, mas superar os obstáculos da visão computacional atual exige vencer dois grandes desafios. O primeiro é alcançar um reconhecimento de cores comparável ao da visão humana, e o segundo é eliminar a necessidade de fontes externas de energia.
Komatsu apresentou sua solução: Uma sinapse artificial autoalimentada, baseada em células solares, capaz de distinguir cores com uma precisão notável.
Enxergando com células solares
Os pesquisadores criaram sua sinapse neuromórfica integrando duas células solares de plástico - DSCs, ou células sensibilizadas por corantes - cada uma respondendo de forma diferente a diferentes comprimentos de onda da luz.
Outra vantagem crucial é que, ao contrário das sinapses artificiais optoeletrônicas convencionais, que requerem fontes de energia externas, a sinapse feita com células solares gera sua própria eletricidade por meio da conversão da luz. Essa capacidade de autoalimentação a torna particularmente adequada para aplicações de computação na borda, que processa dados mais próximos de onde eles são gerados, obtendo resultados mais rápidos do que enviá-los para a nuvem. E, para isso, a eficiência energética é crucial.
Testes extensivos mostraram que a sinapse neuromórfica consegue distinguir cores com uma resolução de 10 nanômetros em todo o espectro visível - um nível de discriminação próximo ao do olho humano. Além disso, o dispositivo também apresenta respostas bipolares, produzindo voltagem positiva sob luz azul e voltagem negativa sob luz vermelha. Isso possibilita a realização de operações lógicas complexas, que normalmente exigiriam múltiplos componentes convencionais.
Para demonstrar a sinapse autoalimentada em uma aplicação do mundo real, a equipe construiu uma estrutura de computação de reservatório físico para reconhecer diferentes movimentos humanos registrados em vermelho, verde e azul. O sistema alcançou a impressionante precisão de 82% ao classificar 18 combinações diferentes de cores e movimentos usando apenas um componente, em vez dos múltiplos fotodiodos exigidos pelos sistemas convencionais.
"Os resultados demonstram grande potencial para a aplicação deste dispositivo optoeletrônico de última geração, que permite discriminação de cores em alta resolução e operações lógicas simultaneamente, em sistemas de inteligência artificial (IA) de baixo consumo com reconhecimento visual," disse o professor Takashi Ikuno.
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