V současné době moderní systémy dostatečně dobře nevnímají a nezpracovávají svět kolem sebe. Ony
Dvě studie z Bristolu a Manchesteru ukázalyjak lze zkombinovat vnímání a učení a vytvořit nové kamery pro systémy umělé inteligence. Zavedli konvoluční neuronovou síť (CNN) v systému vidění SCAMP-5D. Je schopna klasifikovat dění před ní rychlostí 8200 snímků za vteřinu.
Konvoluční neurální síť (CNN) v systému vidění SCAMP-5D, která klasifikuje gesta rukou rychlostí 8 200 snímků za sekundu. Zápočet: University of Bristol
Připomeňme, že konvoluční neuronová síť jetyp algoritmu AI. CNN týmu dokážou rozpoznat snímky, aniž by je museli zaznamenávat nebo je dále posílat do zpracovatelských systémů.
Systém technického vidění SCAMP-5d. Zápočet: University of Manchester
Díky tomuto přístupu budou systémy mnohem efektivnější a bezpečnější, protože není třeba zaznamenávat obrázky pro analýzu.
Práce umožněná architekturouSCAMP, vyvinutý Peterem Dudkem, profesorem na univerzitě v Manchesteru, a jeho týmem. SCAMP je čip procesoru kamery, který vědci popisují jako Pixel Processor Array (PPA). PPA má procesor zabudovaný do každého pixelu, který může navzájem komunikovat a paralelně zpracovávat data. To je ideální pro CNN a algoritmy vidění.
Vývoj vědců je prezentován na Evropské konferenci o počítačovém vidění (ECCV).
Přečtěte si více
Podívejte se, jak se objevil měsíc. Starověká planeta narazila do Země
Archeologové našli starověký pohřeb na Krymu. Byl tam „lístek“ do posmrtného života
Potrat a věda: co se stane s dětmi, které porodí