Neue KI-Kameras ziehen Schlussfolgerungen darüber, was sie bei 8200 Bildern pro Sekunde sehen

Derzeit nehmen moderne Systeme die Welt um sie herum nicht gut genug wahr und verarbeiten sie. Sie

noch Sensoren zur Aufnahme kombinierenBilder (Kameras) mit Computergeräten (Grafikprozessoren). Daher nehmen KI-Systeme die Welt erst wahr, nachdem sie visuelle Informationen aufgezeichnet und zwischen Sensoren und Prozessoren übertragen haben. Doch viele der Dinge, die Kameras sehen können, sind für die jeweilige Aufgabe oft irrelevant. Zum Beispiel die detaillierte Darstellung der Blätter der Bäume in der Nähe der Straße, auf der ein selbstfahrendes Auto fährt. Jetzt werden all diese unnötigen Informationen von Sensoren sehr detailliert erfasst und verstopfen das System mit irrelevanten Daten, was Energie und Verarbeitungszeit verbraucht. Um eine effektive Vision für intelligente Maschinen bereitzustellen, ist ein anderer Ansatz erforderlich.

Das zeigten zwei Studien aus Bristol und Manchesterwie Wahrnehmung und Lernen kombiniert werden können, um neue Kameras für KI-Systeme zu schaffen. Sie führten ein Faltungs-Neuronales Netzwerk (CNN) in das Vision-System SCAMP-5D ein. Mit einer Geschwindigkeit von 8.200 Bildern pro Sekunde ist sie in der Lage, das Geschehen vor sich einzuordnen.

Ein Faltungs-Neuronales Netzwerk (CNN) im SCAMP-5D-Bildverarbeitungssystem, das Handgesten mit 8.200 Bildern pro Sekunde klassifiziert. Bildnachweis: University of Bristol

Denken Sie daran, dass es sich um ein Faltungs-Neuronales Netzwerk handelteine Art KI-Algorithmus. Die CNNs des Teams können Bilder erkennen, ohne sie aufzuzeichnen oder an Verarbeitungssysteme weiterzuleiten.

Technisches Bildverarbeitungssystem SCAMP-5d. Bildnachweis: University of Manchester

Dieser Ansatz macht die Systeme viel effizienter und sicherer, da keine Bilder aufgezeichnet werden müssen, um sie zu analysieren.

Arbeit ermöglicht durch ArchitekturSCAMP, entwickelt von Peter Dudek, Professor an der Universität von Manchester, und seinem Team. SCAMP ist ein Kamera-Prozessor-Chip, den Wissenschaftler als Pixel Processor Array (PPA) bezeichnen. Die PPA verfügt über einen in jedes Pixel integrierten Prozessor, der miteinander kommunizieren kann, um Daten parallel zu verarbeiten. Dies ist perfekt für CNN- und Vision-Algorithmen.

Die Entwicklung von Wissenschaftlern wird auf der Europäischen Konferenz für Computer Vision (ECCV) vorgestellt.

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