Attualmente, i sistemi moderni non percepiscono ed elaborano abbastanza bene il mondo che li circonda. Essi
Lo hanno dimostrato due studi condotti a Bristol e Manchestercome la percezione e l'apprendimento possono essere combinati per creare nuove telecamere per i sistemi di intelligenza artificiale. Hanno introdotto una rete neurale convoluzionale (CNN) nel sistema di visione SCAMP-5D. È in grado di classificare ciò che accade davanti a lei a una velocità di 8.200 fotogrammi al secondo.
Una rete neurale convoluzionale (CNN) nel sistema di visione artificiale SCAMP-5D, che classifica i gesti delle mani a 8.200 fotogrammi al secondo. Credito: Università di Bristol
Ricordiamo che una rete neurale convoluzionale èun tipo di algoritmo AI. Le CNN del team possono riconoscere le immagini senza doverle registrare o inviarle ulteriormente ai sistemi di elaborazione.
SCAMP-5d sistema di visione tecnica. Credito: Università di Manchester
Questo approccio renderà i sistemi molto più efficienti e sicuri poiché non è necessario registrare immagini per analizzarli.
Lavoro reso possibile dall'architetturaSCAMP, sviluppato da Peter Dudek, professore all'Università di Manchester, e dal suo team. SCAMP è un chip del processore della fotocamera, che gli scienziati descrivono come Pixel Processor Array (PPA). Il PPA ha un processore integrato in ogni pixel che può comunicare tra loro per elaborare i dati in parallelo. Questo è perfetto per CNN e algoritmi di visione.
Lo sviluppo degli scienziati è presentato alla Conferenza europea sulla visione artificiale (ECCV).
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