Американское правительство ведёт разработку системы компьютерного зрения, не уступающей человеческой

Уже много лет учёные стремятся создать систему компьютерного зрения, которая по своим возможностям приблизится к ...

Уже много лет учёные стремятся создать систему компьютерного зрения, которая по своим возможностям приблизится к зрительному аппарату человека. Cуществуют системы, способные выполнить часть задач, подход к которым давно нашла природа, таких как распознавание лиц и регулировка светового потока, однако мы всё ещё далеки от автоматической системы с возможностью поиска и определения конкретных объектов столь же естественным образом, что и зрительный аппарат homo sapiens. Именно её разработкой занимаются специалисты американского проекта Visual Cortex on Silicon стоимостью $10 миллионов, финансирование которого легло на плечи Национального научного фонда — независимого агентства при правительстве США, отвечающего за развитие науки и технологий. С 2008 года агентство инвестирует в производство систем компьютерного зрения, которые могут не только записывать визуальный контент, но и понимать его смысл и контекст, так, как это делают люди.

Демонстрация работы алгоритма AIM (Attention by Information Maximization — внимание через информационную максимизацию)

Результатом проекта должно стать то, что компьютер сможет взаимодействовать с окружающей средой. Изобретение такого рода могло бы стать критически полезным для множества людей. К примеру, Visual Cortex on Silicon может устранить необходимость в тростях, спецсигналах или собаках-поводырях (а в некоторых общественных местах пребывание животных невозможно) для слепых и слабовидящих, которые смогли бы видеть «глазами» умного устройства и были интегрированы в общество зрительной информации. Речь идёт о самостоятельных походах по магазинам, пеших прогулках по городу и даже вождении автомобилей. Эта технология обещает породить переход на новую эволюционную ступень человеческого общества и правил, по которым оно существует.

Работа так называемого Алгоритма заметности — тепловая карта показывает ранжирование участков по важности

Безусловно, выиграть от результатов этих исследований могут не только люди с ослабленным зрением. Если она будет внедрена в транспортные средства, то поможет избежать множества происшествий и жертв. Представьте, что за тем, как вы ведёте машину, следит вторая пара глаз (которая не даёт раздражающих комментариев. Водитель, штурман, пассажир могут отвлечься и не увидеть встречного препятствия, тогда как компьютер будет неустанно следить за дорогой и показаниями приборов и даже за вашим состоянием, чтобы исключить все возможные опасности. Также здесь можно говорить и о системах автоматического вождения.

Распознавание объектов: алгоритм HMAX используется для получения вектора признаков и классификации с помощью RLS-классификатора

Развитие таких технологий, подобных Visual Cortex on Silicon, с нейроморфными массивами также может предоставить учёным важные данные о работе мозга для разработки методов профилактики и лечения различных неврологических расстройств.

Наиболее существенной деталью проекта является то, что его главная цель в разработке системы, которая могла бы соответствовать визуальным возможностям человека или превышать их. Легко представить, что она сможет найти применение во всех сферах нашей жизни и обогатит науку в процессе исследований, ознакомиться с которым подробнее вы можете на сайте Visual Cortex on Silicon.

По материалам Computer Vision Online

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, сообщите нам, выделив текст и нажав клавиши Shift + E или кликнув сюда.

Раздел
Новости

Другие статьи