Cientistas da Universidade de Witwatersrand (Wits) desenvolveram um sistema a que chamam «cérebro na luz». Ele reconhece informação oculta em padrões de luz complexos e pode acelerar os futuros sistemas de comunicação.
O estudo foi publicado na Nature Communications. O trabalho foi liderado pelo mestrando Hadriaan Bezuidenhout, com a participação de Cade Peters e Ram Nandan Kumar. O projeto foi dirigido pelo doutor Isaac Nape e pelo professor Andrew Forbes, do Laboratório de Luz Estruturada da Wits.
O sistema utiliza princípios de inteligência artificial e de física. A luz transporta dados em formas especiais, semelhantes às letras do alfabeto. O problema é ler rapidamente esses padrões, sobretudo quando são distorcidos durante a transmissão.
Em vez de captar e processar detalhadamente milhares de pontos, a luz passa por camadas especiais que a dirigem para os detetores. O local onde a luz incide revela a informação pretendida. Os cientistas comparam isto a contar as voltas de uma fita enrolada, mesmo que ela esteja dobrada de maneiras diferentes: o que importa é a topologia, e não cada dobra.
Depois de treinar com apenas 15 exemplos, o sistema identificou corretamente 81 estruturas de luz distintas, incluindo as que nunca tinham aparecido antes. Continuou a funcionar mesmo quando se acrescentou ruído aos detetores.
«Criar padrões de luz para as comunicações só é útil quando conseguimos lê-los tão depressa como os criamos», observa Nape. Como é que o sistema de luz lida com as distorções e o ruído sem cálculos complexos?
O professor Benjamin Rosman, diretor do Instituto MIND, sublinha o valor da abordagem interdisciplinar: a combinação de ideias da IA com a física fundamental abre novas formas de processar informação. O professor Forbes acrescenta que o trabalho ajuda a resolver uma tarefa central das futuras redes quânticas e clássicas — a leitura prática das estruturas topológicas da luz.
Nape vê perspetivas também para além da comunicação: nas tecnologias quânticas, onde extrair dados de fotões individuais é especialmente difícil. O estudo mostra como a inteligência ótica pode ajudar nestas áreas.
