Noile camere AI trag concluzii despre ceea ce văd la 8200 de cadre pe secundă

În prezent, sistemele moderne nu percep și procesează suficient de bine lumea din jurul lor. Ei

combină încă senzori pentru înregistrareimagini (aparate foto) cu dispozitive de calcul (procesoare grafice). Drept urmare, sistemele AI percep lumea numai după ce înregistrează și transmit informații vizuale între senzori și procesoare. Dar multe dintre lucrurile pe care camerele le pot vedea sunt adesea irelevante pentru sarcina în cauză. De exemplu, detalierea frunzelor de pe copacii din apropierea drumului pe care circulă o mașină cu conducere autonomă. Acum toate aceste informații inutile sunt înregistrate de senzori în detaliu și înfundă sistemul cu date irelevante, consumând energie și timp de procesare. Este necesară o abordare diferită pentru a oferi o viziune eficientă pentru mașinile inteligente.

Două studii de la Bristol și Manchester au arătatmodul în care percepția și învățarea pot fi combinate pentru a crea noi camere pentru sistemele AI. Ei au introdus o rețea neuronală convoluțională (CNN) în sistemul de viziune SCAMP-5D. Ea este capabilă să clasifice ceea ce se întâmplă în fața ei cu o viteză de 8.200 de cadre pe secundă. 

O rețea neuronală convoluțională (CNN) în sistemul de viziune computerizată SCAMP-5D care clasifică gesturile mâinilor la 8.200 de cadre pe secundă. Credit: Universitatea din Bristol

Amintiți-vă că o rețea neuronală convoluțională esteun tip de algoritm AI. CNN-urile echipei pot recunoaște imaginile fără a fi nevoie să le înregistreze sau să le trimită mai departe către sistemele de procesare. 

Sistem de viziune tehnică SCAMP-5d. Credit: Universitatea din Manchester

Această abordare va face sistemele mult mai eficiente și mai sigure, deoarece nu este nevoie să înregistrați imagini pentru a le analiza.

Lucrare posibilă prin arhitecturăSCAMP, dezvoltat de Peter Dudek, profesor la Universitatea din Manchester, și echipa sa. SCAMP este un cip de procesor de cameră, pe care oamenii de știință îl descriu ca un Pixel Processor Array (PPA). PPA are un procesor încorporat în fiecare pixel care poate comunica între ele pentru a prelucra date în paralel. Acest lucru este perfect pentru CNN și algoritmi de viziune.

Dezvoltarea oamenilor de știință este prezentată la Conferința europeană privind viziunea computerizată (ECCV).

Citeste mai mult

Vedeți cum a apărut luna. Planeta antică s-a prăbușit în Pământ

Arheologii au găsit o înmormântare antică în Crimeea. Era un „bilet” pentru viața de apoi

Avortul și știința: ce se va întâmpla cu copiii care vor naște