Por redação AIoT Brasil

Engenheiros do Swiss Center for Eletronics and Microtechnology (CSEM), uma organização suíça de pesquisa e tecnologia, desenvolveram um circuito integrado que pode realizar localmente operações complicadas de inteligência artificial, como reconhecimento facial, de voz e gestos e monitoramento cardíaco, sem depender de aplicações na nuvem. O sistema pode ser alimentado por uma pequena bateria ou célula solar, o que proporciona também uma considerável redução no consumo de energia.

Segundo o CSEM, uma desvantagem das tecnologias baseadas em IA é que geralmente requerem muita energia e, na maioria dos casos, devem estar permanentemente conectadas à nuvem, o que envolve questões relacionadas à proteção de dados e segurança de TI. “Os engenheiros do CSEM podem ter encontrado uma maneira de contornar esses problemas, graças a um novo system-on-chip que funciona com uma bateria minúscula ou uma pequena célula solar e executa operações de IA na borda – ou seja, localmente no chip, e não na nuvem. Além disso, seu sistema é totalmente modular e pode ser adaptado a qualquer aplicativo em que seja necessário processamento de sinal e imagem em tempo real”, explicou a organização suíça em comunicado.

O sistema conta com uma nova arquitetura de processamento de sinal que minimiza a quantidade de energia necessária, graças a um chip ASIC com processador RISC-V, também desenvolvido no CSEM, e dois aceleradores de aprendizado de máquina. “Quando é usado em aplicações de reconhecimento facial, por exemplo, o primeiro acelerador responde as perguntas preliminares, como, por exemplo, se há pessoas nas imagens”, explicou Stéphane Emery, chefe de pesquisa de sistemas em chip do CSEM. “Se o sistema for usado no reconhecimento de voz, o primeiro acelerador determinará se há ruído presente e se esse ruído corresponde às vozes humanas, mas não consegue reproduzir vozes ou palavras específicas. É aí que entra o segundo acelerador”, acrescentou.

Esse segundo acelerador é um motor de rede neural convolucional (CNN) que pode realizar tarefas complicadas, como reconhecer rostos e palavras específicas, mas também consome mais energia. A abordagem de processamento de dados de duas camadas do CSEM, no entanto, reduz drasticamente a exigência de energia, pois na maioria das vezes apenas o primeiro acelerador está funcionando.

Segundo o CSEM, a inovação abre as portas para uma geração totalmente nova de dispositivos com processadores que podem ser executados de forma independente. “Também reduz drasticamente os custos de instalação e manutenção desses dispositivos e permite que eles sejam usados em locais onde seria difícil trocar a bateria”, acrescentou o comunicado do centro de pesquisas.