Inginerii de la Princeton au creat o cameră video care operează fără electricitate şi poate procesa şi distinge imaginile prin lentilele sale cu viteza luminii

Inginerii de la Universitatea Princeton, în colaborare cu Universitatea din Washington, au creat o cameră video care operează fără electricitate, făcând uz doar de energia conţinută în lumină, putând procesa şi distinge imaginile prin înseşi lentilele sale. Procesarea are loc mult mai repede decât în cazul sistemelor actuale, cu mult mai puţine resurse, iar identificarea obiectelor are o rată excepţional de mare de veridicitate, noua cameră deschizând astfel calea revoluţionării tuturor industriilor ce folosesc camere video şi foto şi au nevoie de procesarea obiectelor captate în imagini, spre exemplu industria auto, mai ales în direcţia maşinilor conduse autonom sau a sistemelor de siguranţă mult mai avansate.

Camera video are o dimensiune absolut minusculă, dar e capabilă de lucruri uriaşe. Profesorul Felix Heide de la Princeton şi echipa sa de ingineri şi-au pus întrebarea dacă n-ar putea regândi în totalitate fizica optică şi toată experienţa existentă în prezent în domeniul obiectivelor, lentilelor, senzorilor digitali şi procesării digitale a imaginilor.

În prezent, lumina care ajunge pe lentile este distorsionată şi dirijată spre un senzor din spatele lentilei, scopul fiind de a umple uniform şi perfect suprafaţa acestui senzor, pentru o redare cât mai fidelă a culorilor. Apoi, fiecare celulă a acelui senzor procesează culoarea recepţionată pe ea şi formează datele ce compun imaginea. Pentru procesarea ulterioară de înţelegere a ceea ce conţine imagine, sunt aplicate formule matematice complexe chir şi pentru câţiva pixeli, pentru a recunoaşte tipare şi a deduce date. Resursele de procesare necesare sunt imense, ceea ce determină şi un consum de energie, dar şi timp, şi asta e valabil şi în cazul implicării inteligenţei artificiale pentru recunoaştere.

Foto: Metoda conenţională de captare şi procesare a imaginii

Echipa de ingineri de la Princeton, însă, au creat lentilă cu „suprafaţă meta”. O asemenea lentilă are în ea o textură matricială, cu dimensiuni calculate pentru ca lungimile de undă ale luminii se să poată strecura printre ele.

Lumina ce trece prin această textură matricială nu este distorsionată, ca într-o lentilă, ci obţine un efect de difracţie, similară efectului prin care lumina pătrunde printr-o fantă.

Iniţial, inginerii au construit o cameră cu un senzor în spate, care primea aceste fascicule de lumină, şi care le procesa clasic, identificând culori şi încercând să reconstruiască întreaga imagine, acoperind „golurile” ce lipseau printr-un soft. Însă apoi inginerii au ajuns la o constatare majoră, care a schimbat paradigma.

Ei şi-au dat seama că lentilele cu suprafaţă meta fac deja separarea imaginii în punte logice şi pot categorisi ceea ce captează în mai multe categorii, precum muchii, zone umbroase, zone luminoase. Aceste funcţii sunt de obicei parte a procesării de inteligenţă artificială, în încercarea de a identifica ceea ce se află în imagine, iar aici optica şi acea textură matricială face această divizare matricială în mod natural, iar astfel o reţea de senzori din spate nu trebuie să reconstruiască imaginea integral, ca s-o separe din nou ulterior pentru analiză.

Dimpotrivă, senzorul primeşte informaţia fracturat şi fiecare punct e deja clasificat, iar procesarea finală din aceste informaţii fracturate şi categorisite are loc cu o viteză semnificativ mai mare, pentru că partea cea mai grea şi mai consumatoare de energie a fost făcută de însăşi lentilă.

Asta a făcut ca per total, această cameră şi senzorii ei să aibă nevoie de doar 0,6% din energia necesară unui sistem convenţional, în timp ce viteza ei de procesare şi identificare echivalează viteza luminii. Iar la 0,6% consum de energie, acest consum poate fi asigurat din însuşi energia conţinută în lumină şi captată de acea textură a lentilei.

Această viteză imensă de procesare a imaginilor şi identificare rapidă a obiectelor e una care are toate şansele să aducă un aport major mai ales maşinilor conduse autonom, întrucât energia necesară e minimă, iar procesul de analiză nu riscă a fi blocat de erori de soft complex, or, aici 99% din soft e înlocuit prin ideea aia genială de a schimba percepţia de a înţelege ce e într-o imagine fără a o contopi într-un tot întreg şi a o ciopârţi ulterior spre analiză, ci de a analiza totul fracturat şi a deduce logic la urmă rezultatul final pe baza informaţiilor preprocesare.

În viaţa reală, asta ar însemna că maşinile ar recunoaşte instantaneu toate obiectele fără erori, şi şi-a concentra softul doar spre reacţiile maşinii, nu spre dificultatea înţelegerii a ceea ce se află în faţa lor şi în jurul lor.