Xác định lại người máy: Giải pháp thị giác máy sáng tạo của Đại học Purdue

Các nhà nghiên cứu tại Đại học Purdue danh tiếng đã tạo ra một bước nhảy vọt đáng kể trong lĩnh vực người máy, thị giác máy và nhận thức. Của họ cách tiếp cận đột phá mang đến sự cải tiến rõ rệt so với các kỹ thuật thông thường, hứa hẹn một tương lai nơi máy móc có thể nhận biết môi trường xung quanh một cách hiệu quả và an toàn hơn bao giờ hết.

Giới thiệu HADAR: Bước nhảy vọt mang tính cách mạng về nhận thức máy móc

Zubin Jacob, Phó Giáo sư Kỹ thuật Điện và Máy tính của Elmore, cộng tác với nhà khoa học nghiên cứu Fanglin Bao, đã giới thiệu một phương pháp tiên phong có tên HADAR, viết tắt của phát hiện và phạm vi hỗ trợ nhiệt. Sự đổi mới của họ đã thu hút được sự chú ý đáng kể và sự công nhận này đã khuếch đại dự đoán xung quanh các ứng dụng tiềm năng của HADAR trong các lĩnh vực khác nhau.

Theo truyền thống, nhận thức của máy móc phụ thuộc vào các cảm biến hoạt động như LiDAR, radar và sonar phát ra tín hiệu để thu thập dữ liệu ba chiều về môi trường xung quanh. Tuy nhiên, những phương pháp này đưa ra những thách thức, đặc biệt là khi nhân rộng. Chúng dễ bị nhiễu tín hiệu và thậm chí có thể gây rủi ro cho sự an toàn của con người. Những hạn chế của máy quay video trong điều kiện ánh sáng yếu và 'hiệu ứng bóng mờ' trong hình ảnh nhiệt thông thường khiến nhận thức của máy phức tạp hơn.

HADAR tìm cách giải quyết những thách thức này. Bao giải thích thêm: “Các vật thể và môi trường của chúng liên tục phát ra và tán xạ bức xạ nhiệt, dẫn đến hình ảnh không có kết cấu nổi tiếng với tên gọi 'hiệu ứng bóng mờ'. Anh ấy tiếp tục, “Những bức ảnh nhiệt về khuôn mặt của một người chỉ hiển thị các đường nét và một số độ tương phản về nhiệt độ; không có đặc điểm nào, khiến bạn có cảm giác như vừa nhìn thấy ma. Việc mất thông tin, kết cấu và tính năng này là rào cản đối với nhận thức của máy bằng cách sử dụng bức xạ nhiệt.”

Giải pháp của HADAR là sự kết hợp giữa vật lý nhiệt, hình ảnh hồng ngoại và học máy, cho phép máy nhận thức hoàn toàn thụ động và nhận biết vật lý. Jacob nhấn mạnh sự thay đổi mô hình mà HADAR mang lại, đồng thời nêu rõ: “Công việc của chúng tôi xây dựng nền tảng lý thuyết thông tin về nhận thức nhiệt để cho thấy rằng bóng tối đậm mang cùng một lượng thông tin như ánh sáng ban ngày. Sự tiến hóa đã khiến con người thiên về ban ngày. Nhận thức của máy móc về tương lai sẽ vượt qua sự phân đôi lâu đời giữa ngày và đêm.”

Ý nghĩa thực tiễn và định hướng tương lai

Hiệu quả của HADAR được nhấn mạnh bởi khả năng khôi phục kết cấu trong tình huống ban đêm ngoài đường. Bao lưu ý: “HADAR TeX vision đã phục hồi kết cấu và khắc phục hiệu ứng bóng mờ. Nó mô tả chính xác các mô hình phức tạp như gợn nước và nếp nhăn của vỏ cây, thể hiện khả năng cảm nhận vượt trội của nó.

Tuy nhiên, trước khi HADAR có thể được tích hợp vào các ứng dụng trong thế giới thực như ô tô tự lái hoặc rô-bốt, có những thách thức cần giải quyết. Bao nhận xét: “Cảm biến hiện tại lớn và nặng do thuật toán HADAR yêu cầu nhiều màu sắc của bức xạ hồng ngoại vô hình. Để áp dụng nó cho ô tô hoặc rô-bốt tự lái, chúng tôi cần phải giảm kích thước và giá cả đồng thời làm cho camera nhanh hơn.” Khát vọng là nâng cao tốc độ khung hình của cảm biến hiện tại, hiện đang tạo ra một hình ảnh mỗi giây, để đáp ứng nhu cầu của các phương tiện tự lái.

Về mặt ứng dụng, mặc dù tầm nhìn HADAR TeX hiện được điều chỉnh cho các phương tiện tự động và rô-bốt, nhưng tiềm năng của nó còn mở rộng hơn nữa. Từ nông nghiệp và quốc phòng đến chăm sóc sức khỏe và giám sát động vật hoang dã, các khả năng là rất lớn.

Để ghi nhận công việc mang tính đột phá của họ, Jacob và Bao đã nhận được tài trợ từ DARPA và được trao 50,000 USD từ Quỹ Đổi mới Trask của Văn phòng Thương mại Công nghệ. Bộ đôi này đã tiết lộ sự đổi mới của họ cho Văn phòng Thương mại hóa Công nghệ của Purdue Innovates, đang thực hiện các bước đầu tiên để cấp bằng sáng chế cho sáng tạo của họ.

Nghiên cứu mang tính biến đổi này của Đại học Purdue được thiết lập để xác định lại ranh giới của nhận thức máy móc, mở đường cho một tương lai an toàn hơn, hiệu quả hơn trong lĩnh vực rô-bốt và hơn thế nữa.