In questo articolo Indice dei contenuti 1 sezione
Nuovo sistema di navigazione autonoma per i robot
LENS si basa su una branca avanzata dell’informatica nota come calcolo neuromorfico. Quest’ultima progetta chip in grado di simulare il comportamento delle reti neurali biologiche. Gli algoritmi creati per tali sistema elaborano i dati come il cervello. Ovvero attraverso segnali elettrici che ricordano gli impulsi nervosi. Il Dr. Adam Hines, neuroscienziato e autore principale dello studio, ha spiegato che tale modalità di apprendimento permette un consumo energetico incredibilmente basso. Si parla di meno del 10% rispetto ai sistemi attualmente in uso.
Una delle innovazioni chiave di LENS è rappresentata dall’impiego di una “event camera“. Un dispositivo che non registra sequenze d’immagini complete, ma si limita a catturare i cambiamenti di luminosità rilevati a livello di pixel. Tale tipo di sensore riduce la quantità di dati da elaborare, rendendo il processo molto più veloce ed efficiente. Oltre ad essere fortemente ispirato al modo in cui gli occhi umani percepiscono l’ambiente circostante. Il Dr. Tobias Fischer, co-autore dello studio, sottolinea come tale approccio si concentri su ciò che è veramente importante. Eliminando le informazioni ridondanti.
Le informazioni raccolte vengono poi trasmesse a una rete neurale spiking. Un sistema sofisticato che simula le sinapsi cerebrali e riconosce luoghi e ambienti utilizzando una quantità minima di memoria e potenza. In fase di sperimentazione, il sistema per la navigazione dei robot ha dimostrato di poter identificare accuratamente posizioni lungo un percorso di otto chilometri. Ciò utilizzando solo 180 kilobyte di memoria. Un’efficienza superiore di quasi 300 volte rispetto a molti altri metodi esistenti.
