Avanços em Computação Neuromórfica para Reconhecimento de Atividades

Computação neuromórfica é um tipo de computação que tenta imitar como o cérebro humano funciona. Ela usa modelos de neurônios especiais pra criar sistemas que conseguem aprender e processar informações mais parecido com a gente. Essa abordagem pode trazer novas formas de lidar com tarefas relacionadas a dados baseados em tempo, como reconhecer ações ou movimentos.

Um uso comum da computação neuromórfica é em dispositivos vestíveis, como smartwatches, que conseguem monitorar as atividades das pessoas em tempo real. Esses dispositivos usam sensores que coletam dados, como onde a pessoa tá movendo as mãos. O objetivo é classificar esses dados em diferentes ações, o que é conhecido como Reconhecimento de Atividades Humanas (HAR).

#Desafios com os Sistemas Atuais

Métodos tradicionais de processar esses dados podem enfrentar várias limitações. Muitos sistemas não funcionam bem com os tipos de hardware comumente disponíveis. Hardware dedicado, que é especificamente projetado para computação neuromórfica, ainda não é muito comum. Essa situação dificulta para pesquisadores e desenvolvedores adotarem esses novos métodos de computação de forma ampla.

Neste artigo, vamos falar sobre um novo modelo que combina computação neuromórfica com hardware típico usado em muitos dispositivos hoje. Esse novo modelo é chamado de Unidade de Memória Legendre (LMU) nativamente neuromórfica. Ele usa neurônios Leaky Integrate-and-Fire (LIF), um tipo de modelo de neurônio que simula como neurônios reais se comportam.

#O Novo Modelo

A LMU foi redesenhada pra usar grupos de neurônios LIF. Cada parte da LMU usa esses grupos de neurônios pra interagir e processar informações. Esse design permite que nosso modelo trabalhe diretamente com dados brutos dos sensores sem precisar converter os dados pra um formato diferente primeiro. Essa etapa de conversão pode complicar muito as coisas nos métodos tradicionais.

Ao fazer esse modelo capaz de aceitar dados brutos diretamente como entrada, conseguimos simplificar o processo e torná-lo mais eficiente.

#Aplicação no Reconhecimento de Atividades

Pra testar nosso modelo neuromórfico, focamos no Reconhecimento de Atividades Humanas (HAR). Essa tarefa tem como objetivo classificar diferentes ações com base em sinais coletados de smartwatches ou smartphones. Nosso modelo foi testado usando dados de um conjunto de dados que inclui gravações de atividades de diferentes pessoas usando vários sensores.

Nesse conjunto de dados, os sujeitos foram instruídos a realizar diferentes tarefas por um curto período. Os sensores coletaram dados sobre seus movimentos e posições. Os dados incluíam leituras de acelerômetros e giroscópios, que capturam mudanças em movimento.

#Processamento de Dados

Ao processar os dados, precisávamos cortá-los em segmentos menores. Assim, podíamos analisar as ações realizadas durante aqueles segmentos. Usamos uma abordagem de janela deslizante, permitindo que pré-processássemos os dados de forma eficiente e os preparássemos pro nosso modelo.

Os dados coletados durante as atividades foram então classificados em diferentes categorias. Essas categorias ajudaram a estruturar a análise e simplificar a tarefa de reconhecer ações específicas.

#Otimização do Modelo

Pra encontrar a melhor configuração pro nosso modelo, fizemos uma série de experimentos pra ajustar seus parâmetros. Esse processo é conhecido como otimização de hiperparâmetros (HPO). Durante esse processo, procuramos a melhor combinação de configurações que resultaria na maior precisão em classificar as atividades.

Treinamos o modelo repetidamente, ajustando sua configuração a cada vez enquanto avaliávamos seu desempenho. O objetivo era chegar ao design ideal que pudesse fornecer resultados consistentes e precisos ao reconhecer atividades humanas.

#Compressão do Modelo

Depois que encontramos a melhor versão do nosso modelo, queríamos deixá-lo menor e mais rápido, pra que pudesse rodar em Dispositivos de Borda típicos, como smartwatches ou computadores Raspberry Pi. Pra isso, usamos técnicas pra comprimir o modelo enquanto mantínhamos seu desempenho.

Comprimir um modelo envolve reduzir seu tamanho sem perder muito da precisão. Empregamos métodos pra eliminar elementos desnecessários e então ajustamos o modelo pra garantir que ainda funcionasse bem. Isso criou uma versão mais leve que trabalha de forma eficaz em hardware limitado.

#Implantação em Dispositivos de Borda

Depois de comprimir nosso modelo neuromórfico, testamos em vários dispositivos de borda comerciais. Usamos diferentes placas com microprocessadores baseados em ARM, que são comumente usados em dispositivos inteligentes.

Durante os testes, avaliamos várias métricas de desempenho pra entender como nosso modelo poderia operar nesses dispositivos. Medimos a quantidade de memória utilizada, o tempo médio que levou pra processar uma ação e o consumo de energia durante essas tarefas.

#Resultados e Desempenho

Os resultados da implantação do nosso modelo mostraram que ele teve um bom desempenho ao classificar atividades. Conseguimos uma alta taxa de precisão ao reconhecer ações, mantendo tempos de resposta rápidos. Isso significa que nosso modelo pode fornecer respostas em tempo real, o que é essencial pra aplicações como tecnologia vestível.

Nossa análise também revelou que o modelo de neurônio Leaky teve um desempenho melhor do que o modelo Sináptico em muitos aspectos, incluindo precisão e eficiência. Essa descoberta destaca os possíveis benefícios de usar diferentes tipos de neurônios dependendo da aplicação específica.

#Implicações Práticas

A implantação bem-sucedida do nosso modelo em dispositivos de borda padrão mostra que a computação neuromórfica pode ser acessível sem precisar de hardware especializado. Essa capacidade abre novas oportunidades pra usar esses métodos avançados em dispositivos pessoais que usamos todo dia.

Por exemplo, na saúde, sensores vestíveis que coletam dados de movimento podem ajudar a monitorar as atividades dos pacientes e melhorar planos de tratamento. Da mesma forma, em esportes, treinadores podem usar essas ferramentas pra monitorar o desempenho dos atletas e oferecer feedback em tempo real.

Essas aplicações mostram como modelos neuromórficos podem conectar métodos de computação avançados e tecnologia do dia a dia, facilitando a adoção e utilização dessas inovações.

#Conclusão

Resumindo, nosso trabalho oferece insights sobre como a computação neuromórfica pode ser usada de forma eficaz com hardware padrão na tarefa de Reconhecimento de Atividades Humanas. Ao criar um modelo que interage diretamente com dados brutos dos sensores, eliminamos complexidades desnecessárias que podem prejudicar o desempenho.

Essa pesquisa mostra que é possível alcançar alta precisão e eficiência usando dispositivos comuns. À medida que essa tecnologia continua a evoluir, podemos esperar ver mais aplicações práticas em vários campos, melhorando nossa capacidade de monitorar e responder à atividade humana em tempo real.

O futuro é promissor pra computação neuromórfica, e sua integração em dispositivos do dia a dia representa um passo empolgante em como interagimos com a tecnologia.