Wzrok jest ważnym zmysłem żywych stworzeń. Nasze oczy dostarczają nam pozornie nieskończonych informacji o otaczającym nas świecie. Jednym z największych wyzwań w zakresie inżynierii biologicznej jest stworzenie naprawdę dokładnego i niezawodnego sztucznego widzenia maszynowego. Ta technologia szybko się rozwija, ale ludzkie widzenie jest nadal bardziej wydajne.
Dzieje się tak dlatego, że chociaż dość łatwo jest tworzyć wysoce wyrafinowane kamery, mikroskopy i teleskopy, trudno jest przybliżyć zdolność mózgu do rozumienia danych wizualnych i tworzenia na ich podstawie klasyfikacji i przewidywań. Nasz mózg miał miliony lat na rozwinięcie tego poziomu złożoności, a ta technologia jest w porównaniu z nią wciąż bardzo nowa.
Przetwarzanie w czujniku przyspieszające widzenie maszynowe
Jeden zespół badawczy na Politechnice Wiedeńskiej opracowuje sposób na poprawę szybkości widzenia maszynowego. Obecna technologia widzenia maszynowego wykorzystuje czujnik obrazu, który reaguje na światło, które jest digitalizowane przez inne urządzenie, a następnie przetwarzane w chmurze. Ten system działa, ale wciąż napotyka trudności związane z wydajnym przetwarzaniem dużych ilości danych na wielu urządzeniach.
Rozwiązaniem jest by wyeliminować pośredników poprzez przetwarzanie w czujniku. W tej technologii czujnik obrazu sam zaczyna przetwarzać dane, wycinając jeden z etapów rurociągu wizyjnego.
Sieci neuronowe do obliczeń wewnątrzczujnikowych
Ten system był możliwy dzięki przyjęciu sieci neuronowych – lub architektury obliczeniowej, która ma wysoce połączone elementy, które mogą działać równolegle, tak jak robią to neurony naszego mózgu.
Sieci neuronowe mogą uczyć się od otoczenia, więc są świetnym kandydatem do umieszczenia w systemie obliczeniowym w czujniku, ponieważ czujnik obrazu jest częścią systemu, która faktycznie zbiera dane z otoczenia.
Technologia ta znajduje się obecnie we wczesnej fazie rozwoju, chociaż naukowcy z powodzeniem wykorzystali czujnik do identyfikacji serii drukowanych liter. Konsekwencje dla tej technologii, gdy dojdą do pełnego urzeczywistnienia, są ogromne.
Zdolność czujników obrazu do przetwarzania własnych danych może mieć wpływ na pojazdy bez kierowcy i produkcję przemysłową.
W naukach przyrodniczych technologia ta może mieć pozytywne konsekwencje medyczne. Ze względu na zdolność rejestrowania dynamicznych i trójwymiarowych obrazów w szerokim polu widzenia, technologia ta może doprowadzić do ogromnej poprawy obrazowania medycznego, ratując w ten sposób życie poprzez umożliwienie lepszej i wcześniejszej diagnozy chorób i urazów.
źródło: www.automate.org
