Investigadores chinos han sustituido las lentes utilizadas en los sistemas clásicos de visión artificial por
Los investigadores señalan que paraLa visión por computadora ahora tiende a usar redes neuronales convolucionales. Esta tecnología proporciona la calidad requerida, pero la gran cantidad de datos involucrados en el procesamiento de imágenes requiere equipos que consumen mucha electricidad y, además, los cálculos no siempre se pueden realizar "en el lugar".
Imagen: Wanxin Shi et al., Luz: Ciencia y Aplicaciones
La tecnología propuesta por los científicos en un nuevo trabajo,utiliza una máscara pasiva insertada en la trayectoria de la luz de la imagen para realizar operaciones de convolución en el campo óptico. Este enfoque, como señalan los científicos, resuelve el problema del procesamiento de señales de luz incoherentes y de banda ancha en escenarios naturales. Además, en el nuevo sistema, el canal óptico, el procesamiento de imágenes y la red interna interactúan de tal manera que se reduce la cantidad de cómputo y el consumo de energía en todo el sistema, dicen los autores del desarrollo.
Los investigadores probaron su desarrollo parareconocimiento y clasificación de dígitos manuscritos. Los resultados mostraron que cuando se usa un solo núcleo de convolución, la precisión de reconocimiento puede alcanzar el 93,47 %. Cuando se implementa la operación de convolución multicanal colocando varios núcleos en la máscara en paralelo, la precisión de la clasificación aumenta al 97,21 %. Al mismo tiempo, en comparación con las líneas tradicionales de visión artificial, el sistema consume la mitad de la energía.
Imagen: Wanxin Shi et al., Luz: Ciencia y Aplicaciones
Los investigadores también señalan que la tecnologíase puede utilizar para el reconocimiento facial; sin embargo, las imágenes de los rostros no se almacenan ni procesan en el sistema, lo que aumenta la confidencialidad de los datos y protege la privacidad.
Los desarrolladores creen que la nueva arquitectura tendrá muchas aplicaciones potenciales en muchos escenarios del mundo real, como la conducción autónoma, los hogares inteligentes y la seguridad inteligente.
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