Nowe kamery AI wyciągają wnioski na temat tego, co widzą przy 8200 klatkach na sekundę

Dziś nowoczesne systemy postrzegają i przetwarzają otaczający je światNie są wystarczająco dobre.

nadal łączą czujniki do rejestracji obrazu (kamery) z urządzeniami komputerowymi (GPU).W rezultacie systemy sztucznej inteligencji postrzegają świat dopiero po zarejestrowaniu i przesłaniu informacji wizualnych między czujnikami i procesorami.Ale wiele rzeczy, które widzą kamery, często tego nie widziNa przykład wyszczególnianie liści na drzewach przy drodze, po której jedzieTeraz wszystkie te niepotrzebne informacje są rejestrowane przez czujniki z najdrobniejszymi szczegółami i zapychają sięPotrzebne jest inne podejście, aby zapewnić efektywną wizję inteligentnych maszyn.

Dwa badania, przeprowadzone w Bristolu i Manchesterze, pokazały, w jaki sposób można połączyć percepcję i uczenie się, aby stworzyć nowe kameryZaprezentowali oni konwolucyjną sieć neuronową (CNN) w systemie wizyjnym SCAMP-5D.Jest w stanie sklasyfikować to, co dzieje się przed nim z prędkością 8 200 klatek na sekundę. 

Konwolucyjna sieć neuronowa (CNN) w systemie wizyjnym SCAMP-5D, która klasyfikuje gesty dłoni z szybkością 8200 klatek na sekundę. Źródło: Uniwersytet w Bristolu

Przypomnijmy, że konwolucyjna sieć neuronowa jest rodzajem algorytmu sztucznej inteligencji. Sieci CNN opracowane przez zespół mogąRozpoznaj obrazy bez konieczności ich rejestrowania lub wysyłania dalej do systemów przetwarzania. 

Techniczny system wizyjny SCAMP-5d. Źródło: Uniwersytet w Manchesterze

Takie podejście sprawi, że systemy będą znacznie wydajniejsze i bezpieczniejsze, ponieważ nie ma potrzeby rejestrowania obrazów w celu ich analizy.

Praca możliwa dzięki architekturzeSCAMP, opracowany przez Petera Dudka, profesora Uniwersytetu w Manchesterze i jego zespół. SCAMP to układ procesora kamery, który naukowcy opisują jako Pixel Processor Array (PPA). PPA ma procesor wbudowany w każdy piksel, który może komunikować się ze sobą w celu równoległego przetwarzania danych. Jest to idealne rozwiązanie dla algorytmów CNN i wizyjnych.

Rozwój naukowców został przedstawiony na Europejskiej Konferencji na temat widzenia komputerowego (ECCV).

Czytaj więcej

Zobacz, jak pojawił się księżyc. Starożytna planeta uderzyła w Ziemię

Archeolodzy znaleźli starożytny pochówek na Krymie. Był „bilet” do zaświatów

Aborcja i nauka: co stanie się z dziećmi, które będą rodzić