Las nuevas cámaras de inteligencia artificial sacan conclusiones sobre lo que ven a 8200 cuadros por segundo

Hoy en día, los sistemas modernos perciben y procesan el mundo que los rodeaNo son lo suficientemente buenos.

todavía combinan sensores para la grabación de imágenes (cámaras) con dispositivos informáticos (GPU).Como resultado, los sistemas de IA perciben el mundo solo después de registrar y transmitir información visual entre sensores y procesadores.Pero muchas de las cosas que las cámaras pueden ver a menudo no lo hacenPor ejemplo, detallar las hojas de los árboles junto a la carretera por la que circulaAhora toda esta información innecesaria es registrada por sensores con los detalles más pequeños y se obstruyeSe necesita un enfoque diferente para garantizar la visión efectiva de las máquinas inteligentes.

Dos estudios, de Bristol y Manchester, han demostrado cómo la percepción y el aprendizaje pueden combinarse para crear nuevas cámarasPresentaron una red neuronal convolucional (CNN) en el sistema de visión SCAMP-5D.Es capaz de clasificar lo que está sucediendo frente a él a una velocidad de 8.200 fotogramas por segundo. 

Una red neuronal convolucional (CNN) en el sistema de visión SCAMP-5D que clasifica los gestos con las manos a 8.200 fotogramas por segundo. Crédito: Universidad de Bristol

Recordemos que una red neuronal convolucional es un tipo de algoritmo de IA. Las CNN desarrolladas por el equipo pueden:Reconozca imágenes sin necesidad de grabarlas o enviarlas a sistemas de procesamiento. 

Sistema de visión técnica SCAMP-5d. Crédito: Universidad de Manchester

Este enfoque hará que los sistemas sean mucho más eficientes y seguros, ya que no es necesario grabar imágenes para analizarlas.

Trabajo hecho posible por la arquitecturaSCAMP, desarrollado por Peter Dudek, profesor de la Universidad de Manchester, y su equipo. SCAMP es un chip procesador de cámara, que los científicos describen como Pixel Processor Array (PPA). El PPA tiene un procesador integrado en cada píxel que puede comunicarse entre sí para procesar datos en paralelo. Esto es perfecto para CNN y algoritmos de visión.

El desarrollo de los científicos se presenta en el European Conference on Computer Vision (ECCV).

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