211service.com
Et kamera som ser som det menneskelige øyet
Netthinnen er et enormt kraftig verktøy. Den sorterer gjennom enorme mengder data mens den opererer på bare en brøkdel av kraften som et konvensjonelt digitalkamera og datamaskin vil kreve for å utføre den samme oppgaven.
Dynamisk syn: Kameraets styrke ligger i å fange bevegelser, som melkedråpene her.
Nå ringte ingeniører ved et firma iniLabs i Sveits bruker leksjoner fra biologi i et forsøk på å bygge et mer effektivt digitalkamera inspirert av den menneskelige netthinnen.
Som de individuelle nevronene i øynene våre, reagerer det nye kameraet – kalt Dynamic Vision Sensor (DVS) – bare på endringer i en gitt scene. Denne tilnærmingen eliminerer store mengder overflødige data og kan være nyttig for mange felt, inkludert overvåking, robotikk og mikroskopi.
Øyet ditt og mitt øye er også digitale kameraer. [De er] bare en annen type digitalkamera, sier Tobi Delbruck, sjef for vitenskapelig ved iniLabs. Vi hadde maskinsyn som var så bra som mulig med eksisterende arkitektur og maskinvare. Men sammenlignet med biologi er maskinsyn patetisk dårlig.
Et vanlig kamera vil ta inn alt det ser, og lagre informasjonen som skal behandles senere. Dette bruker mye strøm og mye plass. Nevroner i øyet avfyrer imidlertid bare når de merker en endring - for eksempel når en bestemt del av en scene blir lysere eller dimmere. DVS-en etterligner den selektiviteten, og overfører informasjon kun som svar på et skifte i scenen. Det tar mindre strøm og etterlater mindre informasjon som skal behandles.
Kunstig netthinne: Dynamic Vision Sensor (DVS) reagerer kun på endringer i scenen, og eliminerer store mengder irrelevante data.
Denne funksjonen kan være spesielt nyttig for opptak av scener som ikke endres ofte. For eksempel, når søvnforskere filmer motivene deres, blir de senere tvunget til å finkjemme timevis med begivenhetsløse opptak. Med en sensor som DVS blir viktige, aktive deler av dataene automatisk uthevet.
Pikslene i DVS etterligner også måten et individuelt øyenevron vil kalibrere seg til et bestemt sted: den cellen og de som er ansvarlige for et annet område vil reagere på innkommende data på litt forskjellige måter, så ett nevron kan være veldig følsomt for input mens et annet krever mer stimulering for å fyre. På samme måte justerer hver piksel i DVS sin egen eksponering. Dette gjør at DVS kan håndtere ujevne lysforhold, selv om det også krever enorme piksler som er 10 ganger så store som i et moderne mobiltelefonkamera.
DVS er bygget for å fungere med IBMs nye TrueNorth-datamaskinarkitektur (se IBM Researchers Show Blueprints for Brainlike Computing). TrueNorth er en programmeringstilnærming som etterligner biologi - informasjon lagres, behandles og deles i et nettverk av nevromorfe databrikker, inspirert av de nevrale nettverkene i hjernen.
Det vi snakker om - kameraene som sender informasjon når noe endres - er faktisk et veldig sentralt tema for hvordan hjernen fungerer, eller i det minste hvordan nevrovitenskapsmenn tror den fungerer, sier Nabil imam , en dataforsker ved Cornell University, som er en del av Cornell-teamet som hjalp IBM med å utvikle sine nevromorfe brikker. Vi fanger hjernefunksjoner på et høyt nivå.
Ved å kombinere kameraet med TrueNorth-arkitektur, tror Delbruck og teamet hans, vil de oppnå en enhet som er bedre til å håndtere dynamiske sanntidsproblemer.
DVS er tilgjengelig for kjøp for rundt 2700 dollar og har blitt brukt i flere forskningsprosjekter, inkludert et som registrerte trafikk og et annet som involverte sporing av partikler i en væske. Teamet planlegger å fortsette å forbedre enheten. De neste målene er å legge til fargefølsomhet og å forstørre kameraets netthinnen fra den nåværende oppløsningen på 240x180.