Un avance revolucionario en la percepción visual para sistemas autónomos
El rápido desarrollo de la inteligencia artificial está impulsando la implementación de sistemas no tripulados, como la conducción autónoma y la inteligencia embebida, en escenarios del mundo real. La percepción visual es un componente esencial en estos sistemas inteligentes, ya que permite la adquisición de información de forma eficiente. Sin embargo, lograr una percepción visual precisa y robusta en entornos dinámicos y variados presenta importantes desafíos. Los sistemas deben ser capaces de procesar grandes volúmenes de datos y reaccionar ante eventos inesperados, como cambios bruscos de luz o peligros repentinos, lo que puede comprometer la estabilidad y seguridad de dichos sistemas.
Los chips de detección visual tradicionales enfrentan limitaciones debido a los problemas de «potencia» y «ancho de banda», lo que puede resultar en distorsiones, fallos o tiempos de respuesta elevados en situaciones críticas. Para abordar estos retos, el Centro de Investigación en Computación Inspirada en el Cerebro (CBICR) de la Universidad Tsinghua ha propuesto una innovadora tecnología de detección visual inspirada en el cerebro. Este paradigma complementario integra representaciones visuales primitivas y desarrolla dos vías visuales complementarias, imitando así el funcionamiento del sistema visual humano.
Basado en esta nueva metodología, el CBICR ha creado el primer chip de visión complementaria inspirado en el cerebro, conocido como Tianmouc. Este chip permite la adquisición de información visual a una velocidad impresionante de 10,000 cuadros por segundo, con una precisión de 10 bits y un rango dinámico de 130 dB. Además, logra reducir el ancho de banda en un 90% y mantiene un bajo consumo energético, superando las limitaciones de los paradigmas de detección visual convencionales. El desarrollo de Tianmouc representa un hito significativo en el ámbito de los chips de detección visual, ofreciendo un sólido soporte tecnológico para el avance de la revolución inteligente y abriendo nuevas posibilidades en aplicaciones críticas como la conducción autónoma y la inteligencia embebida.
