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Los científicos de UCLA mejoran el dispositivo que procesa la información a la velocidad de la luz

Los científicos de UCLA mejoran el dispositivo que procesa la información a la velocidad de la luz

Un equipo de científicos de la Universidad de California en Los Ángeles (UCLA) ha mejorado su trabajo anterior sobre el diseño de una red neuronal óptica. Lo que esto significa es que este dispositivo ahora puede reconocer objetos o un proceso a la velocidad de la luz.

Al igual que nuestro cerebro humano, en el que se basa el dispositivo, podría mejorar los coches autónomos. Por ejemplo, podría hacer esto permitiéndoles tomar decisiones más rápidamente y usando menos energía que los sistemas basados ​​en computadora.

Su estudio fue publicado en la revista revisada por pares Fotónica avanzada el lunes de esta semana.

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Cómo este dispositivo podría impactar nuestra vida diaria

Al utilizar la paralelización y la escalabilidad de los sistemas computacionales basados ​​en ópticas, el dispositivo podría crear estructuras de cámaras inteligentes que unieran información simplemente a partir de los patrones de luz que atraviesan una estructura de material diseñada en 3D.

A su vez, esto podría usarse en sistemas de automóviles autónomos o robots, ya que su proceso de toma de decisiones se volvería casi instantáneo y terminaría usando menos energía para hacerlo.

Los coches o robots identificarían objetos mucho más rápidamente y tomarían decisiones mejores y más efectivas.

Ganar-ganar.

¿Cómo funciona el dispositivo?

El sistema combinó capas irregulares impresas en 3D que transmiten la luz entrante.

Detrás de estas capas hay una serie de detectores de luz asignados individualmente en una computadora que deducen cuál es el objeto de entrada, al ver de dónde proviene la mayor cantidad de luz.

Lo que el equipo ha mejorado es agregar un segundo grupo de detectores, lo que aumenta enormemente la precisión del dispositivo. Es como si se pasara de pesar piedras una a una en la mano para ver qué diferencia de peso pueden tener, a sostener una piedra en cada mano y comparar de esa manera. Ha "ayudado a los investigadores de UCLA a mejorar su precisión de predicción para objetos desconocidos que fueron vistos por su red neuronal óptica".

El investigador principal de la investigación y profesor de ingeniería eléctrica e informática en UCLA, Aydogan Ozcan, dijo: "Este avance podría permitir cámaras inteligentes para tareas específicas que realizan cálculos en una escena utilizando solo fotones e interacción luz-materia, lo que lo convierte en extremadamente rápido y energéticamente eficiente ".


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