Abilitatea de procesare a luminii a creierului uman ar putea duce la o percepție robotică mai bună

Creierul uman servește adesea ca sursă de inspirație pentru inteligența artificială (IA), și acesta este cazul din nou, deoarece o echipă de cercetători ai armatei a reușit să îmbunătățească percepția robotică prin studierea modului în care creierul uman procesează lumina puternică și contrastantă. Această nouă dezvoltare poate ajuta la colaborarea dintre agenții autonomi și oameni.

Conform cercetătorilor, este important ca percepția mașinilor să fie eficientă în medii în schimbare, ceea ce conduce la dezvoltări în autonomie.

Cercetarea a fost publicată în Journal of Vision.

Capacitate de afișare de 100.000 la 1

Andre Harrison este cercetător la U.S. Army Combat Capabilities Development Command’s Army Research Laboratory.

„Atunci când dezvoltăm algoritmi de învățare automată, imaginile din lumea reală sunt de obicei comprimate într-un interval mai îngust, așa cum face o cameră de telefon, într-un proces numit mapare a tonului,” a spus Harrison. „Acest lucru poate contribui la fragilitatea algoritmilor de viziune a mașinilor, deoarece acestea se bazează pe imagini artificiale care nu se potrivesc exact cu modelele pe care le vedem în lumea reală.”

Echipa de cercetători a dezvoltat un sistem cu o capacitate de afișare de 100.000 la 1, ceea ce le-a permis să obțină insight-uri în procesul de calcul al creierului în lumea reală. Conform lui Harrison, acest lucru a permis echipei să implementeze reziliență biologică în senzori.

Algoritmii de viziune actuali încă au mult de lucru înainte de a deveni ideali. Acest lucru se datorează gamei limitate de luminozitate, de aproximativ 100 la 1, din cauza faptului că algoritmii se bazează pe studii umane și animale cu monitoare de calculator. Raportul de 100 la 1 este mai puțin ideal în lumea reală, unde variația poate ajunge până la 100.000 la 1. Acest raport ridicat se numește gamă dinamică ridicată, sau HDR.

Dr. Chou Po Hung este cercetător al armatei.

„Schimbările și variațiile semnificative ale luminii pot挑eca sistemele armatei — dronele care zboară sub o copertină de pădure pot fi confundate de schimbările de reflexie atunci când vântul bate prin frunze, sau vehiculele autonome care circulă pe teren accidentat nu pot recunoaște gropile sau alte obstacole, deoarece condițiile de iluminare sunt ușor diferite de cele pentru care au fost antrenate algoritmii de viziune,” a spus Hung.

Capacitatea de comprimare a creierului uman

Creierul uman este capabil să comprime automat intrarea de 100.000 la 1 într-un interval mai îngust, și acesta este ceea ce permite oamenilor să interpreteze forma. Echipa de cercetători a încercat să înțeleagă acest proces prin studierea procesării vizuale timpurii sub HDR. Echipa s-a concentrat pe caracteristici simple, cum ar fi luminozitatea HDR.

„Creierul are peste 30 de zone vizuale, și încă avem doar o înțelegere rudimentară a modului în care aceste zone procesează imaginea ochiului într-o înțelegere a formei 3D,” a continuat Hung. „Rezultatele noastre cu studii de luminozitate HDR, bazate pe comportamentul uman și înregistrări de pe scalp, arată cât de puțin știm cu adevărat despre modul de a face podul dintre laborator și medii reale. Dar aceste descoperiri ne scot din cutia noastră, arătând că presupunerile noastre anterioare din monitoarele standard de calculator au o capacitate limitată de a se generaliza la lumea reală, și ele revelează principii care pot ghida modelarea noastră către mecanismele corecte.”

Prin descoperirea modului în care lumina și muchiile de contrast interacționează în reprezentarea vizuală a creierului, algoritmii vor fi mai eficienți în reconstruirea lumii 3D în condiții de luminozitate din lumea reală. Atunci când se estimează forma 3D din informații 2D, există întotdeauna ambiguități, dar această nouă descoperire permite corectarea lor.

„Prin milioane de ani de evoluție, creierele noastre au evoluat scurtături eficiente pentru reconstruirea formei 3D din informații 2D,” a spus Hung. „Este o problemă veche de decenii care continuă să provoace oamenii de știință din domeniul viziunii mașinilor, chiar și cu progresele recente în IA.”

Descoperirea echipei este importantă și pentru dezvoltarea dispozitivelor IA, cum ar fi radarul și înțelegerea vorbirii la distanță, care utilizează senzori cu gamă dinamică largă.

„Problema gamei dinamice nu este doar o problemă de senzori,” a spus Hung. „Poate fi și o problemă mai generală în calculul creierului, deoarece neuronii individuali au zeci de mii de intrări. Cum puteți construi algoritmi și arhitecturi care pot asculta intrările corecte în diferite contexte? Sperăm că, prin lucrul la această problemă la nivel senzorial, putem confirma că suntem pe drumul cel bun, astfel încât să avem instrumentele corecte atunci când construim dispozitive IA mai complexe.”