Empresas de todo o mundo estão tentando dominar a tecnologia autônoma por meio de inteligência artificial e aprendizado profundo. Mas a natureza já o resolveu com sua vasta gama de insetos e pássaros vistos operando de forma autônoma em todo o mundo natural. A empresa da Universidade de Sheffield, Opteran, extraiu exatamente como a natureza conseguiu isso ao longo de 600 milhões de anos de evolução. Agora, eles estão usando isso para mudar a cara da tecnologia autônoma. Nos últimos 10 anos, empresas como Tesla e Google aumentaram a conscientização e o interesse em tecnologias autônomas, como carros autônomos e drones. Suas tecnologias contam com o modelo de aprendizado profundo da ...
Inteligência Artificial (IA). Estes são baseados em métodos estatísticos de aprendizado inspirados, mas bastante diferentes, no cérebro humano. Mas há um reconhecimento crescente de que o aprendizado profundo não está à altura da tarefa de fornecer autonomia robusta em máquinas. O aprendizado profundo é uma parte do aprendizado de máquina em que a tecnologia é alimentada com informações na forma de textos, sons ou imagens. A informação então o ajuda a realizar tarefas. “O processo imita uma pequena parte do cérebro, repete isso indefinidamente e depois lança muitos dados de treinamento nela”, explica o professor James Marshall. James é professor de Biologia Teórica e Computacional e Diretor Científico da nova empresa derivada da Universidade de Sheffield, a Opteran.
"O problema é que não há como saber exatamente quais informações foram aprendidas ou, mais importante, o que não foi aprendido. No caso da tecnologia autônoma, isso pode ser um grande risco de segurança. Pode ser o motivo de uma veículo causando um acidente ou um drone colidindo com você."
Professor James Marshall
Opterana, CSO
Para que a tecnologia autônoma seja bem-sucedida, precisamos ter certeza de que ela funcionará conforme o esperado e precisamos entender por que ela tomou certas decisões. A Opteran voltou à natureza para encontrar uma solução para o problema do aprendizado de máquina. Para James e seus colegas, Dr. Alex Cope (Diretor de Tecnologia) e David Rajan (Diretor Executivo), isso significou a engenharia reversa do cérebro de um inseto. O objetivo era entender e depois replicar o que no cérebro impulsiona o comportamento que impede uma abelha de voar para dentro de um prédio, por exemplo.
A equipe da Opteran começou observando como os insetos veem e processam o mundo, para construir uma imagem de suas funções de navegação de alto nível. Por exemplo, as abelhas são a fonte perfeita de inspiração, porque seus cérebros têm apenas 1 milhão de neurônios, do tamanho de uma cabeça de alfinete, tornando-os pequenos o suficiente para serem compreendidos. Mas 600 milhões de anos de evolução significam que eles também exibem capacidades de navegação complexas. Um aspecto chave disso é o fluxo óptico. É uma maneira de medir como os objetos se movem em nosso campo visual. “As abelhas usam o movimento não apenas para descobrir se vão atingir algo, mas também a que distância algo está”, explica Alex.
Ao coletar essas informações das abelhas e ver como elas funcionam, a equipe conseguiu produzir “cérebros de silício” que imitam a estrutura e a função dos cérebros das abelhas. Estes podem então ser implantados em tecnologia autônoma. “Um verdadeiro destaque para mim foi realizar nosso primeiro teste no mundo real. Eu tentei voar um drone na parede para ver se ele poderia virar sozinho. Funcionou perfeitamente”, diz Alex.
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“A abordagem da Opteran é mais segura e eficiente do que as atuais abordagens de aprendizado profundo usadas por empresas como a Tesla”, explica James. “Como projetamos nossos algoritmos para funcionar da maneira como os cérebros foram projetados, em vez de treiná-los, estamos em uma posição melhor para entender como eles funcionam e quais decisões tomarão”, explica James.
O tamanho leve, pequeno e a natureza de ultra baixa potência do chip tornam a solução da Opteran aplicável a uma ampla variedade de usos. A tecnologia da Opteran pode ser transferida para um chip de silicone personalizado e implantado em um drone com peso inferior a 250g, por exemplo. Lá, ele fornece autonomia completa a bordo de uma única câmera de baixa resolução.
“A tecnologia pode ser usada para evitar colisões e navegação, bem como robótica comercial e industrial com foco em automação de armazéns, limpeza industrial, segurança e mineração”, explica David. A agricultura de precisão também oferece uma oportunidade para essa tecnologia. Os drones podem ser usados para navegar com segurança em hectares de terras agrícolas, depositando microdoses de herbicida nas plantações. Isso aumenta o rendimento das plantas com impacto químico reduzido no meio ambiente.
Um pouco mais perto de casa, as aplicações incluem a entrega de última milha, o que destaca um aspecto importante dessa tecnologia na atual pandemia de coronavírus. A tecnologia autônoma permite que as atividades diárias continuem sem a necessidade de interações físicas. Como vimos, isso pode ser fundamental para retardar e prevenir a propagação de doenças e para tratar e atender quem precisa em um momento de crise.
A equipe da Opteran passou os últimos oito anos desenvolvendo essa tecnologia.
"Nossa vantagem única é que entendemos e criamos um processo para extrair a função cerebral real e transformá-la em algoritmos de silício. Esta é uma mudança de paradigma que permite à indústria criar uma nova fronteira de biomimética cerebral que não é sobre inteligência artificial mas sobre inteligência natural. Isso é muito mais eficiente. A longo prazo, isso criará uma oportunidade de mercado de bilhões de libras para que sejamos o cérebro 'real' dentro de cada máquina autônoma."
David Rajan
CEO, Opteran
“A natureza sempre encontrará a maneira mais fácil de resolver um problema”, diz Alex. Neste caso, veio das abelhas e, graças aos seus sistemas de navegação inatos e eficazes, Alex, James, David e o restante da equipe fizeram avanços significativos no campo da autonomia. A tecnologia desenvolvida na Opteran está tornando as máquinas autônomas mais seguras e fáceis de usar do que nunca, abrindo caminho para um futuro em que a inteligência da máquina não é artificial, mas natural.
Por Alicia Shephard, Pesquisa de Marketing e Coordenadora de Conteúdo
Fonte: https://www.sheffield.ac.uk