인간 뇌의 빛 처리 능력, 더 나은 로봇 감지로 이어질 수 있다

인간 뇌는 종종 인공 지능(AI)의 영감을 주는 경우가 많으며, 이번에도 군 연구팀이 인간 뇌가 밝고 대조적인 빛을 처리하는 방식을 연구하여 로봇 감지를 개선했다. 새로운 개발은 자율 주행 에이전트와 인간의 협력을 도울 수 있다.

연구자들은 기계 감지가 변경되는 환경에서 효과적으로 작동하는 것이 중요하다고 말하며, 이는 자율성 개발로 이어진다.

이 연구는 Journal of Vision에 발표되었다.

100,000대 1 디스플레이 능력

Andre Harrison은 미국 육군 전투 능력 개발 사령부의 육군 연구소 연구자이다.

“기계 학습 알고리즘을 개발할 때, 실제 이미지들은 일반적으로 셀폰 카메라와 같은 톤 매핑 과정에서 더 좁은 범위로 압축된다”고 Harrison은 말했다. “이것은 기계 비전 알고리즘이 인공 이미지에 기반하여 실제 세계에서 볼 수 있는 패턴과 다르기 때문에 취약해질 수 있다.”

연구팀은 100,000대 1 디스플레이 능력을 가진 시스템을 개발하여 실제 세계에서 뇌의 컴퓨팅 과정을 이해할 수 있었다. Harrison에 따르면, 이것은 센서에 생물학적 탄력성을 구현할 수 있게 해주었다.

현재의 비전 알고리즘은 이상적인 상태에 도달하기 위해 아직 멀었다. 이것은 컴퓨터 모니터와 관련된 인간과 동물 연구에 기반하여, 약 100대 1 비율의 제한된 범위에 있다. 100대 1 비율은 실제 세계에서 100,000대 1까지 가변할 수 있는 높은 동적 범위(HDR)에서는 이상적인 것이 아니다.

Dr. Chou Po Hung은 육군 연구자이다.

“빛의 변화와 큰 변동은 육군 시스템을 도전할 수 있다”고 Hung은 말했다. “산림 지붕 아래 비행하는 무인 기기는 잎이 흔들리는 바람으로 인해 반사 변경에 혼란을 겪을 수 있으며, 자율 주행 차량은 휠체어 경사로와 같은 장애물이나 구덩이를 인식하지 못할 수 있다. 왜냐하면 그들의 비전 알고리즘이 훈련된 조건과 약간 다른 조건에서 작동하기 때문이다.”

인간 뇌의 압축 능력

인간 뇌는 자동으로 100,000대 1 입력을 더 좁은 범위로 압축할 수 있으며, 이것이 인간이 모양을 해석할 수 있게 해준다. 연구팀은 초기 시각 처리를 연구하여 HDR luminance와 같은 단순한 특징을 살펴보았다.

“뇌에는 30개 이상의 시각 영역이 있으며, 우리는 아직도 이 영역들이 눈의 이미지를 3D 모양으로 처리하는 방식에 대한 기본적인 이해를 가지고 있지 않다”고 Hung은 계속했다. “인간 행동과 두피 기록을 기반으로 한 HDR luminance 연구 결과는 우리가 실제 세계에서 작동하는 방식에 대해 얼마나 wenig 알고 있는지 보여준다. 그러나 이러한 발견은 우리가 이전에 가정한 것을 넘어서는 새로운 방향을 제시한다.”

빛과 대조 경계가 어떻게 상호 작용하는지에 대한 연구를 통해, 알고리즘은 실제 세계의 조명에서 3D 세계를 재구성하는 데更加 효과적일 수 있다. 2D 정보에서 3D 모양을 추정할 때 항상 모호성이 있지만, 이 새로운 발견은 이를 수정할 수 있다.

“수백만 년의 진화过程에서, 우리의 뇌는 2D 정보에서 3D를 재구성하는 효과적인捷径을 개발했다”고 Hung은 말했다. “이것은 기계 비전 과학자들에게도 수십 년 동안 挑戰을 주는 문제이다.”

연구팀의 발견은 또한 레이더와 원격 음성 이해와 같은 광역 동적 범위 감지를 사용하는 AI 장치 개발에도 중요하다.

“동적 범위的问题은 감지 문제만이 아니다”고 Hung은 말했다. “개별 뉴런은 수만 개의 입력을 가지고 있다. 어떻게 하면 알고리즘과 아키텍처를 개발하여 다른 상황에서 올바른 입력을 듣게 할 수 있는가? 우리는 이 문제를 감지 수준에서 해결함으로써, 더 복잡한 AI를 개발할 때 올바른 도구를 갖추고 있는지 확인할 수 있기를 희망한다.”