Sviluppare un sistema di visione artificiale in grado di rilevare il movimento nelle scene visive in modo rapido e veloce. A questo obiettivo e’ stato orientato uno studio, pubblicato sulla rivista Nature Communications, condotto dagli scienziati dell’Universita’ Beihang, in Cina. Il team, guidato da Shuo Gao, ha ideato una tecnologia fino a quattro volte piu’ veloce rispetto alle opzioni attualmente disponibili. Questo progresso, rivelano gli autori, potrebbe contribuire a rendere i sistemi autonomi, come le auto a guida autonoma e i piccoli robot, piu’ sicuri e reattivi in ambienti in rapida evoluzione. I sistemi di visione artificiale, spiegano gli esperti, elaborano i dati visivi stimando il movimento degli oggetti all’interno di una scena, un processo noto come flusso ottico.
Tuttavia, l’esecuzione di analisi del flusso ottico del movimento nel mondo reale e’ spesso limitata dall’elevata potenza di calcolo necessaria per elaborare i dati visivi in tempo reale. Gli occhi biologici affrontano questa sfida concentrandosi dinamicamente sulle regioni in cui si verifica il movimento. Nell’ambito dell’indagine, i ricercatori hanno replicato la percezione visiva biologica utilizzando hardware elettronico in combinazione con calcoli di flusso ottico a valle.
L’hardware e’ basato su transistor sinaptici artificiali che identificano le aree in cui si verifica il movimento tramite variazioni di luminosita’, evitando cosi’ l’elaborazione di regioni statiche. Queste regioni di interesse, continuano gli scienziati, vengono quindi inviate ad algoritmi di visione convenzionali per ulteriori analisi. Il sistema è stato testato in una varietà di scenari, come il funzionamento di veicoli, velivoli aerei senza piloti e braccia robotiche. Il prototipo e’ stato in grado di elaborare le immagini con una velocità quattro volte superiore rispetto ai metodi esistenti, mantenendo e migliorando la precisione. In aggiunta, riportano gli studiosi, l’hardware e’ stato in grado di superare la velocita’ di elaborazione umana nella maggior parte dei casi d’uso. L’elaborazione semplificata di immagini in tempo reale potrebbe consentire ai sistemi autonomi di affrontare in modo efficiente compiti complessi, come l’evitare le collisioni e il tracciamento di oggetti. Saranno necessari ulteriori approfondimenti, concludono gli autori, per valutare il sistema di visione in una vasta gamma di ambienti.
