Sensoriamento distribudo ganha processamento neural fotnico

Eletrnica

Redação do Site Inovação Tecnológica – 16/04/2025

Sensoriamento acstico distribudo

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

Tecnicamente chamada de sensoriamento acstico distribudo, essa a tecnologia de ponta para o monitoramento de infraestruturas, com sistemas capazes de detectar vibraes mnimas ao longo de cabos de fibra ptica com dezenas de quilmetros de extenso. Esses sistemas provaram ser inestimveis para aplicaes que vo desde a deteco de terremotos e a explorao de petrleo at o monitoramento ferrovirio, de grandes barragens e vigilncia de cabos submarinos.

No entanto, esses sensores funcionam continuamente, gerando quantidades enormes de dados, o que cria um gargalo significativo no processamento, limitando sua eficcia para aplicaes em tempo real, onde respostas imediatas so cruciais. claro que as redes neurais e outras tcnicas de inteligncia artificial podem ajudar, mas a tropeamos na velocidade, no tamanho dos equipamentos e no gasto de energia.

Est entrando em cena ento uma nova tcnica: Se os dados so coletados opticamente dentro das fibras, por que no process-los tambm opticamente, usando a fotnica, sem a necessidade de convert-los em sinais eletrnicos?

Fuhao Yu e colegas da Universidade Nanjing, na China, acabam de demonstrar a viabilidade desse conceito, superando pela primeira vez os desafios tcnicos 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 integrao bem-sucedida de redes neurais fotnicas com sistemas de sensoriamento acstico distribudo, que conseguem lidar com o processamento de dados em tempo real,” resumiu o professor Ningmu Zou, coordenador do projeto.

Acelerador de rede neural fotnica implementado pela equipe.
[Imagem: Fuhao Yu et al. – 10.1117/1.AP.7.2.026008]

Rede neural fotnica

Os pesquisadores desenvolveram uma arquitetura que transforma as operaes tradicionais de uma rede neural eletrnica em processos pticos, ou seja, executados com luz em vez de eletricidade. Para isso, vrios lasers ajustveis emitem luz em diferentes comprimentos de onda, para representar os kernels de convoluo da rede neural – os filtros matemticos que extraem caractersticas dos dados de entrada.

Primeiro preciso converter os dados bidimensionais dos sensores de fibras pticas em vetores unidimensionais, que podem ento 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 especficos a diferentes canais de comprimento de onda, implementando efetivamente as operaes de convoluo usando sinais de luz, em vez de clculos eletrnicos. Alm disso, eles implementaram uma tcnica conhecida como modulao push-pull para minimizar as variaes de frequncia, alcanando uma preciso de classificao acima de 90%, aproximando-se dos 98,3% obtidos pelos sistemas eltricos convencionais.

O prottipo apresentou capacidades computacionais impressionantes, realizando 1,6 trilho de operaes por segundo (TOPS) com uma eficincia energtica de 0,87 TOPS por watt. Teoricamente, o sistema poder atingir velocidades de 81 TOPS com uma eficincia energtica de 21,02 TOPS por watt, superando as GPUs eltricas comparveis em vrias ordens de magnitude.

A fuso totalmente ptica dos sensores de fibras pticas com sistemas computacionais de alta velocidade representa um passo significativo em direo tecnologia de monitoramento de infraestrutura de prxima gerao, capaz de processar grandes quantidades de dados de sensores em tempo real, viabilizando a proteo de infraestruturas crticas, o monitoramento ssmico e a segurana dos transportes.

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