I ricercatori delle università tecnologiche di Nanyang e Sydney hanno sviluppato una macchina
Hanno notato che quando le persone decidono praticocompiti, tendono a combinare informazioni visive e somatosensoriali dall'ambiente. Questi due tipi di informazioni si completano a vicenda perché, se combinati, forniscono una migliore comprensione di tutti i dati necessari per risolvere un problema.
“La nostra idea è venuta dopo di noiha studiato le proprietà del cervello per elaborare le informazioni. Si è scoperto che nel cervello umano l'attività percettiva dipende non solo da informazioni sensoriali specifiche, ma anche dalla complessa integrazione di diversi sensori. Questo ci ha ispirato a combinare informazioni visive e somatosensoriali (tatto, temperatura) per implementare un sistema in grado di riconoscere accuratamente i gesti”.
autore principale dello studio Xiaodong Chen
Sviluppare la propria tecnica di riconoscimento dei gesti,Chen ei suoi colleghi hanno reso possibile integrare diversi tipi di informazioni sensoriali raccolte da più sensori. Integrandoli con la visione artificiale, hanno creato un sistema in grado di riconoscere i gesti con una precisione dell'85%.
La sua struttura multistrato e gerarchicaimita la struttura del cervello, ma con reti neurali artificiali invece che normali.Inoltre, alcune reti nella loro architettura elaborano gli stessi dati sensoriali modali elaborati dalle reti neurali nel cervello. Ad esempio, una rete neurale sezionale (CNN) esegue specificamente operazioni di conversione riproducendo artificialmente la funzione del campo recettoriale locale all'interno dei sistemi nervosi biologici. In questo modo imita l’elaborazione iniziale delle informazioni visive che avviene in quelle parti del cervello umano responsabili della visione.
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