Un capteur bio-inspiré innovant détecte les mouvements et prédit les trajectoires pour diverses applications

Des chercheurs de l'Université Aalto ont développé un capteur bio-inspiré innovant qui peut détecter des objets en mouvement dans une seule image vidéo et prédire avec précision leurs mouvements futurs. Décrit dans un Communications Nature papier, ce capteur avancé a de nombreuses applications potentielles dans des domaines tels que la détection de vision dynamique, l'inspection automatique, le contrôle des processus industriels, le guidage robotique et la technologie de conduite autonome.

Les systèmes de détection de mouvement traditionnels nécessitent de nombreux composants et des algorithmes complexes qui effectuent des analyses image par image, ce qui entraîne une inefficacité et une consommation d'énergie élevée. Pour remédier à ces limitations, l'équipe de l'Université Aalto s'est inspirée du système visuel humain et a créé une technologie de vision neuromorphique qui unifie la détection, la mémoire et le traitement en un seul appareil capable de détecter les mouvements et de prédire les trajectoires.

Photomémristors : le cœur de la nouvelle technologie

La technologie des chercheurs repose sur un ensemble de photomemristors, des dispositifs électriques qui génèrent un courant électrique en réponse à la lumière. Les photomemristors possèdent une caractéristique unique : le courant ne s'arrête pas immédiatement lorsque la lumière est éteinte, mais décroît progressivement. Cette caractéristique permet aux photomemristors de se souvenir efficacement de leur exposition récente à la lumière, permettant ainsi à un capteur composé d'un ensemble de ces dispositifs de capturer non seulement des informations instantanées sur une scène, mais aussi une mémoire dynamique des instants précédents.

"La propriété unique de notre technologie est sa capacité à intégrer une série d'images optiques dans une seule image", explique Hongwei Tan, le chercheur qui a dirigé l'étude. "Les informations de chaque image sont intégrées dans les images suivantes en tant qu'informations cachées. En d'autres termes, la dernière image d'une vidéo contient également des informations sur toutes les images précédentes. Cela nous permet de détecter le mouvement plus tôt dans la vidéo en analysant uniquement l'image finale avec un simple réseau de neurones artificiels. Le résultat est une unité de détection compacte et efficace.

Démontrer les capacités de la technologie

Pour présenter leur technologie, les chercheurs ont utilisé des vidéos affichant les lettres d'un mot une par une. Bien que tous les mots se terminent par la lettre « E », les capteurs de vision conventionnels ne parvenaient pas à distinguer si le « E » à l'écran suivait les autres lettres de « POMME » ou de « RAISIN ». Cependant, le réseau de photomémistors pouvait exploiter les informations cachées dans l'image finale pour déduire les lettres qui la précédaient et prédire le mot avec une précision proche de 100 %.

Dans une autre expérience, l'équipe a montré les vidéos du capteur d'une personne simulée se déplaçant à trois vitesses différentes. Le système pouvait non seulement reconnaître le mouvement en analysant une seule image, mais il prédisait également avec précision les images suivantes.

Implications pour les véhicules autonomes et les transports intelligents

Une détection de mouvement et une prédiction de trajectoire précises sont cruciales pour la technologie de conduite autonome et les systèmes de transport intelligents. Les véhicules autonomes s'appuient sur des prévisions précises sur la façon dont les voitures, les vélos, les piétons et d'autres objets se déplaceront afin de prendre des décisions éclairées. En incorporant un système d'apprentissage automatique dans le réseau de photomémristances, les chercheurs ont démontré que leur système intégré pouvait prédire les mouvements futurs sur la base du traitement par capteur d'une image entièrement informative.

« La reconnaissance et la prédiction de mouvement par notre mémoire compacte intégrée au capteur et notre solution informatique offrent de nouvelles opportunités dans la robotique autonome et les interactions homme-machine », déclare le professeur Sebastiaan van Dijken. "Les informations dans le cadre que nous obtenons dans notre système à l'aide de photomémristors évitent les flux de données redondants, permettant une prise de décision économe en énergie en temps réel."