Benché comune in campi come le comunicazioni e l’agricoltura, l’utilizzo dei veicoli aerei senza equipaggio (UAV) è limitato dalle dimensioni ridotte e dalla capacità limitata della batteria di questi aeromobili: occorrono strategie per aumentare la durata del volo.
Un team multidisciplinare della National Tsing Hua University guidato dal professor Tang Kea-tiong, del Dipartimento di ingegneria elettrica, e dal professor Lo Chung-chuan, del Dipartimento delle scienze della vita, ha tuttavia recentemente sviluppato un chip per l’intelligenza artificiale (IA) che imita i nervi ottici della mosca della frutta, per consentire ai droni di evitare automaticamente gli ostacoli pur restando in modalità di ultra risparmio energetico.
La maggior parte degli UAV attualmente in uso si basa sulla trasmissione e riflessione delle onde elettromagnetiche per rilevare ed evitare ostacoli, ma questo richiede un notevole consumo di energia. Un approccio alternativo per evitare gli ostacoli è l’uso di lenti ottiche per catturare e analizzare le immagini ma la quantità di informazioni da analizzare è tropo elevata per poter essere fatto velocemente e inoltre questo è un approccio che non consente il risparmio energetico.
Affascinato dalla straordinaria capacità della mosca della frutta di evitare gli ostacoli, Tang ha immaginato la possibilità di replicare il nervo ottico di questo piccolo insetto e adottarne il funzionamento nelle applicazioni di intelligenza artificiale (IA).
Il primo problema da risolvere è stato il sovraccarico di informazioni; Tang spiega che sensore di immagini attualmente usato nelle fotocamere degli smartphone ha milioni di pixel, mentre l’occhio della mosca della frutta ha l’equivalente di soli 800 pixel. Quando il cervello della mosca della frutta elabora elementi vitali tenendo conto di contorni e contrasto, sfrutta una tipologia di meccanismo di rilevamento che filtra automaticamente le informazioni importanti, facendo attenzione solo a ciò che è rilevante negli oggetti con cui potrebbe entrare in collisione.
Imitando questo meccanismo, il team di ricercatori ha sviluppato un chip AI che rende possibile l’uso di gesture manuali e sensori di immagini per gestire un drone. Il drone è “addestrato” a tenere conto di ciò che è più importante, e poi a giudicare distanze e la probabilità di collisione. A questo scopo è stata svolta un’indagine approfondita su come la mosca della frutta individua il flusso ottico, tenendo conto di percorsi neurali ottenuti dal Brain Research Center dell’NTHU. Il flusso ottico una modalità di percezione visiva del movimento degli oggetti in relazione al soggetto, che deve venire elaborata a livello corticale comparando diversi parametri come la velocità, l’intensità di luce, la posizione del corpo, della testa, dei movimenti oculari.
Tang spiega che il chip AI sviluppato dai ricercatori rappresenta un’importante svolta nell’in-memory computing (elaborazione dei dati in modo immediato). I computer in generale spostano i dati dalla memoria alla CPU per effettuare elaborazioni e poi di nuovo alla memoria per lo storage, un procedimento che consuma fino al 90% di energia e tempo nei procedimenti di deep-learning; di contro, il chip AI sviluppato dal team NTHU imita le sinapsi neuronali, consentendo di effettuare elaborazioni in memoria, incrementando in modo considerevole l’efficienza.
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