¿Qué desafíos plantea la implementación de visión neuromórfica en la IA?

La visión neuromórfica es un campo que se inspira en el funcionamiento del sistema visual humano para desarrollar sistemas electrónicos que procesen información visual de manera eficiente y en tiempo real. Este enfoque utiliza sensores y algoritmos diseñados para imitar las propiedades biológicas del ojo y el cerebro.

En lugar de capturar datos en fotogramas fijos como las cámaras tradicionales, los sensores neuromórficos registran eventos individuales (cambios en la intensidad de luz) en cada píxel. Esto los hace altamente eficientes en términos de consumo energético y velocidad de procesamiento.

Orígenes de la Visión Neuromórfica

El término «neuromórfico» fue acuñado por Carver Mead en la década de 1980. Mead, un pionero en la microelectrónica, propuso diseñar sistemas electrónicos inspirados en la estructura y función del cerebro humano. Desde entonces, la investigación en sensores neuromórficos ha evolucionado, con hitos clave como el desarrollo de cámaras de eventos (por ejemplo, Dynamic Vision Sensor, DVS) que imitan el comportamiento del ojo humano.

Relación con la Inteligencia Artificial (IA)

La visión neuromórfica está estrechamente vinculada a la IA, ya que proporciona datos altamente optimizados y relevantes para el entrenamiento y la ejecución de algoritmos de aprendizaje profundo y aprendizaje automático. Algunas de sus principales contribuciones son:

1. Procesamiento en tiempo real: los datos obtenidos de sensores neuromórficos permiten a los modelos de IA reaccionar de manera inmediata, útil en aplicaciones como conducción autónoma y robótica.
2. Eficiencia energética: la visión neuromórfica reduce significativamente el consumo de energía en comparación con las cámaras tradicionales, lo que mejora la sostenibilidad de aplicaciones basadas en IA.
3. Datos no redundantes: la detección de eventos específicos permite a los sistemas de IA trabajar con datos no redundantes, lo que mejora la precisión en tareas como el reconocimiento de objetos o la navegación.

Impacto Actual y Futuro

La implementación de la visión neuromórfica es altamente recomendable en sectores donde la baja latencia y la eficiencia energética son esenciales y además se requiere un procesamiento robusto de eventos en tiempo real. Por ello, la visión neuromórfica tiene aplicaciones prometedoras en sectores como:

• Robótica: permite la mejora la percepción visual de robots para navegación y manipulación en entornos complejos.
• Conducción autónoma: permite una detección rápida y eficiente tanto de objetos como de obstáculos.
• Dispositivos médicos: apoya algunas tecnologías como puede ser el caso de prótesis visuales o el análisis biomédico.

• Seguridad y vigilancia: provee de detección de movimientos sospechosos y eventos críticos con alta precisión en tiempo real.

• Industria y automatización: ayuda en sistemas de inspección de calidad, seguimiento de objetos en líneas de ensamblaje, y en sistemas de IoT industrial.

La combinación de visión neuromórfica e IA permitirá transformar la forma en que las máquinas perciben y entienden el entorno, acercándose más al procesamiento biológico humano.

¿Qué desafíos plantea la implementación de visión neuromórfica en la IA?

Implementar visión neuromórfica en inteligencia artificial presenta varios retos tanto técnicos, económicos o prácticos:

• Desarrollo de hardware especializado: los sensores neuromórficos, requieren chips avanzados que imiten la actividad neuronal del cerebro cuya fabricación es costosa y técnicamente compleja.
• Procesamiento de datos no convencionales: en lugar de imágenes convencionales, los sensores neuromórficos generan datos en formato de eventos, lo que exige algoritmos específicos y nuevos paradigmas para interpretar los datos.

• Algoritmos de aprendizaje especializados: se precisan nuevos algoritmos, como redes neuronales spiking (SNNs), que sean compatibles con la naturaleza asincrónica y basada en eventos de los datos.
• Escalabilidad: Los algoritmos y sistemas deben ser escalables para aplicaciones de gran escala, lo que aún no se ha logrado completamente.

• Falta de conocimientos y formación: Hay pocos expertos en visión neuromórfica, y formar equipos técnicos requiere tiempo y recursos.

En resumen, la visión neuromórfica tiene un potencial transformador en múltiples industrias. Su implementación es estratégica para empresas que buscan ventaja tecnológica en aplicaciones de inteligencia artificial.

Visión Neuromórfica e Inteligencia Artificial en ARQUIMEA

ARQUIMEA, desde su centro de investigaciones ubicado en Canarias cuenta con un orbital de investigación dedicado a la robótica y otro de Inteligencia Artificial que desarrolla proyectos que exploran el potencial de la visión neuromórfica.

Además, todos los proyectos de ARQUIMEA Research Center pertenecen al proyecto QCIRCLE, cofinanciado por la Unión Europea y que tiene como objetivo la creación de un centro de excelencia científica en España.

“Financiado por la Unión Europea. No obstante, los puntos de vista y opiniones expresados son responsabilidad exclusiva del autor y no reflejan necesariamente los de la Unión Europea y ni la Unión Europea ni la autoridad que concede la subvención pueden considerarse responsables de los mismos.”