Innovador sensor bioinspirado detecta movimiento y predice trayectorias para diversas aplicaciones

Investigadores de la Universidad Aalto han desarrollado un innovador sensor bioinspirado que puede detectar objetos en movimiento en un solo fotograma de video y predecir con precisión sus movimientos futuros. Descrito en un artículo de Nature Communications, este avanzado sensor tiene numerosas aplicaciones potenciales en campos como la visión dinámica, la inspección automática, el control de procesos industriales, la guía robótica y la tecnología de conducción autónoma.

Los sistemas tradicionales de detección de movimiento requieren numerosos componentes y algoritmos complejos que realizan análisis fotograma a fotograma, lo que resulta en ineficiencia y alto consumo de energía. Para abordar estas limitaciones, el equipo de la Universidad Aalto se inspiró en el sistema visual humano y creó una tecnología de visión neuromórfica que une la detección, la memoria y el procesamiento en un solo dispositivo capaz de detectar movimiento y predecir trayectorias.

Fotomemristores: El núcleo de la nueva tecnología

La tecnología de los investigadores se basa en una matriz de fotomemristores, dispositivos eléctricos que generan corriente eléctrica en respuesta a la luz. Los fotomemristores poseen una característica única: la corriente no se detiene inmediatamente cuando se apaga la luz, sino que se desvanece gradualmente. Esta característica permite que los fotomemristores “recuerden” su exposición reciente a la luz, lo que permite que un sensor compuesto por una matriz de estos dispositivos capte no solo información instantánea sobre una escena, sino también una memoria dinámica de los momentos precedentes.

“La propiedad única de nuestra tecnología es su capacidad para integrar una serie de imágenes ópticas en un solo fotograma”, explica Hongwei Tan, el investigador que lideró el estudio. “La información de cada imagen se incorpora en las imágenes siguientes como información oculta. En otras palabras, el último fotograma de un video también contiene información sobre todos los fotogramas anteriores. Eso nos permite detectar movimiento más temprano en el video analizando solo el último fotograma con una red neural artificial simple. El resultado es una unidad de detección compacta y eficiente”.

Demostrando las capacidades de la tecnología

Para demostrar su tecnología, los investigadores utilizaron videos que mostraban las letras de una palabra una a una. Aunque todas las palabras terminaban con la letra “E”, los sensores de visión convencionales no podían discernir si la “E” en la pantalla había seguido a las otras letras en “APPLE” o “GRAPE”. Sin embargo, la matriz de fotomemristores podía utilizar la información oculta en el último fotograma para deducir qué letras habían precedido y predecir la palabra con casi un 100% de precisión.

En otro experimento, el equipo mostró al sensor videos de una persona simulada moviéndose a tres velocidades diferentes. El sistema no solo podía reconocer el movimiento analizando un solo fotograma, sino que también predecía con precisión los fotogramas siguientes.

Implicaciones para los vehículos autónomos y el transporte inteligente

La detección precisa del movimiento y la predicción de trayectorias son cruciales para la tecnología de conducción autónoma y los sistemas de transporte inteligentes. Los vehículos autónomos dependen de predicciones precisas de cómo se moverán los coches, bicicletas, peatones y otros objetos para tomar decisiones informadas. Al incorporar un sistema de aprendizaje automático en la matriz de fotomemristores, los investigadores demostraron que su sistema integrado podía predecir el movimiento futuro basándose en el procesamiento en el sensor de un fotograma con toda la información.

“El reconocimiento de movimiento y la predicción por nuestra solución de memoria y computación en el sensor proporcionan nuevas oportunidades en la robótica autónoma y las interacciones entre humanos y máquinas”, dice el profesor Sebastiaan van Dijken. “La información en el fotograma que obtenemos en nuestro sistema utilizando fotomemristores evita flujos de datos redundantes, lo que permite la toma de decisiones eficiente en tiempo real en el sensor y la memoria y computación proporcionan nuevas oportunidades en la robótica autónoma y las interacciones entre humanos y máquinas”.