Innovatiivinen bio-inspiroitu anturi havaitsee liikkeen ja ennustaa trajektoreita moniin sovelluksiin

Tutkijat Aalto-yliopistossa ovat kehittäneet innovatiivisen bio-inspiroidun anturin, joka pystyy havaitsemaan liikkuvat objektit yhdessä videokehyksessä ja ennustamaan niiden tulevat liikkeet tarkasti. Nature Communications -julkaisussa kuvattu edistynyt anturi on sovellettavissa useisiin sovelluksiin, kuten dynaamiseen näköaistimukseen, automaattiseen tarkastukseen, teolliseen prosessinohjaukseen, robottiopastukseen ja itseohjautuvan ajon teknologiaan.

Perinteiset liikkeen havaitsemisjärjestelmät vaativat useita komponentteja ja monimutkaisia algoritmeja, jotka suorittavat kehyskohtaiset analyysit, mikä johtaa tehokkuuden puutteeseen ja suuriin energiankulutuksiin. Ratkaisemaan nämä rajoitukset Aalto-yliopiston tiimi etsi innoitusta ihmisen visuaalisesta järjestelmästä ja loi neuromorfinen näkötekniikan, joka yhdistää aistimisen, muistin ja prosessoinnin yhteen laitteeseen, joka pystyy havaitsemaan liikkeen ja ennustamaan trajektoreita.

Valokuvamuistimet: Uuden teknologian ydin

Tutkijoiden teknologia perustuu valokuvamuistimien joukkoon, sähköisiin laitteisiin, jotka tuottavat sähkövirtaa valon vaikutuksesta. Valokuvamuistimilla on ainutlaatuinen ominaisuus: virta ei lopu välittömästi, kun valo sammutetaan, vaan se vaimenee hitaasti. Tämä ominaisuus mahdollistaa valokuvamuistimien “muistaa” äskettäisen altistumisensa valolle, mikä mahdollistaa anturin, joka koostuu näiden laitteiden joukosta, havaita sekä hetkellistä tietoa kohtauksesta että dynaamisen muistin edeltävistä hetkistä.

“Teknologiamme ainutlaatuinen ominaisuus on sen kyky yhdistää sarjan optisia kuvia yhteen kehykseen”, selittää Hongwei Tan, tutkimusryhmän johtaja. “Kunkin kuvan tieto on upotettu seuraaviin kuviiin piilotettuna tietona. Toisin sanoen, viimeinen kehys videossa sisältää myös kaikki edeltävien kehysten tiedon. Tämä mahdollistaa liikkeen havaitsemisen videon alusta asti analysoimalla vain viimeistä kehykstä yksinkertaisella tekoälyverkkorakenteella. Tuloksena on kompakti ja tehokas anturiyksikkö.”

Teknologian kykyjen esittely

Teknologiansa esittelyksi tutkijat käyttivät videoita, jotka näyttivät sanan kirjaimia yksi kerrallaan. Vaikka kaikki sanat päättyivät kirjaimeen “E”, perinteiset näköanturit eivät voineet selvittää, oliko “E”-kirjain seurannut muita kirjaimia sanassa “OMENA” vai “RYPSÄ”. Valokuvamuistimien joukko kuitenkin pystyi käyttämään piilotietoa viimeisestä kehyksestä johtamaan, mitkä kirjaimet olivat edeltäneet sitä, ja ennustamaan sanan lähes 100-prosenttisella tarkkuudella.

Toisessa kokeessa tutkijaryhmä näytti anturille videoita simuloitua henkilöä, joka liikkui kolmella eri nopeudella. Järjestelmä pystyi tunnistamaan liikkeen analysoimalla yksittäistä kehykstä ja ennustamaan seuraavat kehykset tarkasti.

Itseohjautuvien ajoneuvojen ja älykkään liikenteen vaikutukset

Tarkan liikkeen havaitsemisen ja trajektorien ennustamisen on keskeistä itseohjautuvan ajon teknologiaan ja älykkäisiin liikennejärjestelmiin. Itseohjautuvat ajoneuvot luottavat tarkan ennusteen siitä, miten autot, pyörät, jalankulkijat ja muut objektit liikkuvat, jotta ne voivat tehdä perusteltuja päätöksiä. Sisällyttämällä koneoppimisjärjestelmän valokuvamuistimien joukkoon tutkijat osoittivat, että heidän yhdistetty järjestelmänsä pystyy ennustamaan tulevan liikkeen anturin sisäisellä prosessoinnilla kaikkitietoisesta kehyksestä.

“Liikkeen tunnistaminen ja ennustaminen kompaktilla anturimuistin ja laskennan ratkaisulla tarjoaa uusia mahdollisuuksia itseohjautuvaan robottiin ja ihmisen ja koneen vuorovaikutuksiin”, sanoo professori Sebastiaan van Dijken. “Järjestelmämme valokuvamuistimien avulla saavuttama kehyksen sisäinen tieto välttää turhat datavirrat, mikä mahdollistaa energiatehokkaan päätöksenteon reaaliajassa.”