Inteligência artificial fotônica é integrada dentro de fibras ópticas

Eletr?nica

Redação do Site Inovação Tecnológica - 16/04/2025

Sensoriamento ac?stico distribu?do

Voc? j? deve ter ouvido falar de sensores de fibra ?ptica.

Tecnicamente chamada de sensoriamento ac?stico distribu?do, essa ? a tecnologia de ponta para o monitoramento de infraestruturas, com sistemas capazes de detectar vibra??es m?nimas ao longo de cabos de fibra ?ptica com dezenas de quil?metros de extens?o. Esses sistemas provaram ser inestim?veis para aplica??es que v?o desde a detec??o de terremotos e a explora??o de petr?leo at? o monitoramento ferrovi?rio, de grandes barragens e vigil?ncia de cabos submarinos.

No entanto, esses sensores funcionam continuamente, gerando quantidades enormes de dados, o que cria um gargalo significativo no processamento, limitando sua efic?cia para aplica??es em tempo real, onde respostas imediatas s?o cruciais. ? claro que as redes neurais e outras t?cnicas de intelig?ncia artificial podem ajudar, mas a? trope?amos na velocidade, no tamanho dos equipamentos e no gasto de energia.

Est? entrando em cena ent?o uma nova t?cnica: Se os dados s?o coletados opticamente dentro das fibras, por que n?o process?-los tamb?m opticamente, usando a fot?nica, sem a necessidade de convert?-los em sinais eletr?nicos?

Fuhao Yu e colegas da Universidade Nanjing, na China, acabam de demonstrar a viabilidade desse conceito, superando pela primeira vez os desafios t?cnicos significativos que outras equipes encontraram, particularmente o manuseio das estruturas de dados, muito complexas, e a garantia do processamento preciso dos sinais coletados.

"Este trabalho inovador representa a primeira integra??o bem-sucedida de redes neurais fot?nicas com sistemas de sensoriamento ac?stico distribu?do, que conseguem lidar com o processamento de dados em tempo real," resumiu o professor Ningmu Zou, coordenador do projeto.

• Como a fot?nica est? revolucionando a intelig?ncia artificial

Rede neural fot?nica

Os pesquisadores desenvolveram uma arquitetura que transforma as opera??es tradicionais de uma rede neural eletr?nica em processos ?pticos, ou seja, executados com luz em vez de eletricidade. Para isso, v?rios lasers ajust?veis emitem luz em diferentes comprimentos de onda, para representar os kernels de convolu??o da rede neural - os filtros matem?ticos que extraem caracter?sticas dos dados de entrada.

Primeiro ? preciso converter os dados bidimensionais dos sensores de fibras ?pticas em vetores unidimensionais, que podem ent?o ser codificados em sinais ?pticos usando um modulador tradicional, do tipo Mach-Zehnder.

A equipe empregou um interruptor seletivo de comprimento de onda para atribuir pesos espec?ficos a diferentes canais de comprimento de onda, implementando efetivamente as opera??es de convolu??o usando sinais de luz, em vez de c?lculos eletr?nicos. Al?m disso, eles implementaram uma t?cnica conhecida como modula??o push-pull para minimizar as varia??es de frequ?ncia, alcan?ando uma precis?o de classifica??o acima de 90%, aproximando-se dos 98,3% obtidos pelos sistemas el?tricos convencionais.

O prot?tipo apresentou capacidades computacionais impressionantes, realizando 1,6 trilh?o de opera??es por segundo (TOPS) com uma efici?ncia energ?tica de 0,87 TOPS por watt. Teoricamente, o sistema poder? atingir velocidades de 81 TOPS com uma efici?ncia energ?tica de 21,02 TOPS por watt, superando as GPUs el?tricas compar?veis em v?rias ordens de magnitude.

A fus?o totalmente ?ptica dos sensores de fibras ?pticas com sistemas computacionais de alta velocidade representa um passo significativo em dire??o ? tecnologia de monitoramento de infraestrutura de pr?xima gera??o, capaz de processar grandes quantidades de dados de sensores em tempo real, viabilizando a prote??o de infraestruturas cr?ticas, o monitoramento s?smico e a seguran?a dos transportes.

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