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Cientistas da UCLA aprimoram dispositivo que processa informações na velocidade da luz

Cientistas da UCLA aprimoram dispositivo que processa informações na velocidade da luz

Uma equipe de cientistas da Universidade da Califórnia em Los Angeles (UCLA) aprimorou seu trabalho anterior no projeto de uma rede neural óptica. O que isso significa é que este dispositivo agora pode reconhecer objetos ou um processo na velocidade da luz.

Muito parecido com o nosso cérebro humano, no qual o dispositivo é baseado, ele poderia melhorar carros autônomos. Por exemplo, pode fazer isso permitindo que eles tomem decisões mais rapidamente e usando menos energia do que os sistemas baseados em computador.

Seu estudo foi publicado na revista revisada por pares Fotônica Avançada na segunda-feira desta semana.

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Como este dispositivo pode impactar nosso dia a dia

Ao usar paralelização e escalabilidade de sistemas computacionais baseados em ótica, o dispositivo pode criar estruturas de câmeras inteligentes que reúnem informações simplesmente dos padrões de luz que passam por uma estrutura de material projetada em 3D.

Por sua vez, isso poderia ser usado em sistemas de carros autônomos ou robôs, já que seu processo de tomada de decisão se tornaria quase instantâneo e acabaria usando menos energia para fazê-lo.

Os carros ou robôs identificariam objetos com muito mais rapidez e tomariam decisões melhores e mais eficazes.

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Como funciona o dispositivo?

O sistema combinou camadas irregulares impressas em 3D que transmitem a luz de entrada.

Atrás dessas camadas estão vários detectores de luz alocados individualmente em um computador que deduzem qual é o objeto de entrada, vendo de onde vem a maior parte da luz.

O que a equipe melhorou foi adicionar um segundo grupo de detectores, o que aumenta enormemente a precisão do dispositivo. É como se você passasse de pesar pedras uma a uma em sua mão para ver que diferença de peso elas podem ter, para segurar uma pedra em cada mão e comparar dessa forma. Ele "ajudou os pesquisadores da UCLA a melhorar sua precisão de predição para objetos desconhecidos que foram vistos por sua rede neural óptica."

O principal investigador da pesquisa e o professor de Engenharia Elétrica e de Computação da UCLA, Aydogan Ozcan, disse: "Este avanço pode permitir câmeras inteligentes para tarefas específicas que realizam computação em uma cena usando apenas fótons e interação luz-matéria, tornando-a extremamente rápido e com baixo consumo de energia. "


Assista o vídeo: VOCÊ SABIA? A VELOCIDADE DA LUZ. (Janeiro 2022).