新しいAIカメラは、毎秒8200フレームの速度で何が見えるかについて結論を出します。

今日、現代のシステムは、周囲の世界を認識し、処理しています彼らは十分ではありません。

画像記録用のセンサー(カメラ)とコンピューティングデバイス(GPU)を組み合わせています。その結果、AIシステムは、センサーとプロセッサの間で視覚情報を記録して送信した後にのみ世界を認識します。しかし、カメラで見えるものの多くは、多くの場合、そうではありませんたとえば、彼が運転している道路のそばの木の葉を詳細に描写します現在、これらの不要な情報はすべて、細部までセンサーによって記録され、詰まっていますインテリジェントマシンの効果的なビジョンを確保するためには、別のアプローチが必要です。

ブリストルとマンチェスターで行われた2つの研究では、知覚と学習を組み合わせて新しいカメラを作る方法が示されています彼らは、SCAMP-5Dビジョンシステムにおける畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を発表しました。目の前で起こっていることを毎秒8,200フレームの速度で分類することができます。 

毎秒8,200フレームで手のジェスチャーを分類するSCAMP-5Dコンピュータービジョンシステムの畳み込みニューラルネットワーク（CNN）。クレジット：ブリストル大学

畳み込みニューラルネットワークはAIアルゴリズムの一種であることを思い出してください。チームが開発した CNN は、画像を記録したり、処理システムにさらに送信したりすることなく、画像を認識します。 

SCAMP-5dテクニカルビジョンシステム。クレジット：マンチェスター大学

このアプローチは、システムを分析するために画像を記録する必要がないため、システムをはるかに効率的かつ安全にします。

建築によって可能になった仕事マンチェスター大学の教授であるPeterDudekと彼のチームによって開発されたSCAMP。 SCAMPはカメラプロセッサチップであり、科学者はこれをピクセルプロセッサアレイ（PPA）と呼んでいます。 PPAには、データを並列処理するために相互に通信できるプロセッサが各ピクセルに組み込まれています。これは、CNNおよびビジョンアルゴリズムに最適です。

科学者の育成は、コンピュータービジョンに関する欧州会議（ECCV）で発表されます。

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