नयाँ बायोटेक्नोलोजीमा आधारित क्यामेरासँग मिलेर कृत्रिम बुद्धिमत्ताले यसलाई हालको कार क्यामेराभन्दा १०० गुणा छिटो सडकमा पैदल यात्रीहरूलाई पत्ता लगाउन अनुमति दिन्छ। ज्यूरिख विश्वविद्यालयका अनुसन्धानकर्ताहरूले गरेको कम्प्युटर भिजनमा यो प्रमुख सफलताले चालक सहायता प्रणाली र स्व-ड्राइभिङ कारहरूको सुरक्षामा उल्लेखनीय सुधार गर्न सक्छ।
कुनै पैदल यात्री अचानक कारको अगाडि निस्कँदा, सामान्यतया चालकलाई प्रतिक्रिया दिनको लागि एक सेकेन्डको अंश मात्र दिने अवस्था, कुनै पनि चालकको लागि दुःस्वप्न हो। हालको कार क्यामेरा प्रणालीले चालकलाई चेतावनी दिन वा आपतकालीन ब्रेकिङ सक्रिय गर्न सक्छ, तर तिनीहरू अझै पनि स्वायत्त सवारी साधनहरूमा प्रयोगको लागि पर्याप्त छिटो वा भरपर्दो छैनन् जहाँ पाङ्ग्रा पछाडि कुनै मानिस छैन।
नयाँ आविष्कारले के प्रदान गर्दछ
जुरिच विश्वविद्यालयको कम्प्युटर विज्ञान विभागका डेनियल गेहरिग र डेभिड स्कारामुज्जाले जैविक प्रक्रियाहरूबाट प्रेरित नयाँ क्यामेरालाई कृत्रिम बुद्धिमत्तासँग जोडेर हालको प्रणालीहरू भन्दा धेरै छिटो र कम कम्प्युटिङ शक्तिमा कार वरिपरि अवरोधहरू पत्ता लगाउन सक्ने प्रणाली सिर्जना गरेका छन्।
धेरैजसो आधुनिक क्यामेराहरू टाइम-ल्याप्स हुन्छन्, अर्थात् तिनीहरूले अन्तरालमा तस्बिरहरू खिच्छन्। कारहरूमा चालकहरूलाई सहयोग गर्न प्रयोग गरिने क्यामेराहरूले सामान्यतया प्रति सेकेन्ड ३० देखि ५० फ्रेमहरू खिच्न सक्षम हुन्छन्, र कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्कलाई वस्तुहरू - पैदल यात्रीहरू, साइकल चालकहरू र अन्य कारहरू - धेरै छिटो पहिचान गर्न प्रशिक्षित गर्न सकिन्छ।
तिनीहरू राम्रो हुँदै जाँदा, दुई फ्रेमहरू बीचको २०-३० मिलिसेकेन्ड भित्र मानक क्यामेराहरूमा केही भयो भने, क्यामेराले धेरै ढिलो देख्न सक्छ। एउटा विकल्प भनेको फ्रेम दर बढाउनु हो, तर त्यसका लागि थप वास्तविक-समय डेटा प्रशोधन र थप कम्प्युटिङ पावर चाहिन्छ, "नयाँ प्रणाली एक दृश्य डिटेक्टर हो जसले प्रति सेकेन्ड ५,००० फ्रेम लिने क्यामेरा जत्तिकै छिटो वस्तुहरू पत्ता लगाउन सक्छ, तर मानक ५०-फ्रेम-प्रति-सेकेन्ड क्यामेरा जत्तिकै ब्यान्डविथ चाहिन्छ।"
नयाँ क्यामेराहरूले फरक सिद्धान्तमा आधारित नवीन दृष्टिकोण अपनाउँछन्। स्थिर फ्रेम दरको सट्टा, तिनीहरूसँग स्मार्ट पिक्सेलहरू छन् जसले द्रुत चालहरू पत्ता लाग्दा जानकारी खिच्छन्।
"यस तरिकाले, फ्रेमहरू बीच कुनै पनि अन्धा धब्बाहरू हुँदैनन्, जसले गर्दा तिनीहरूले अवरोधहरू छिटो पत्ता लगाउन सक्छन्। तिनीहरूलाई न्यूरोमोर्फिक क्यामेरा पनि भनिन्छ किनभने तिनीहरूले मानव आँखाले छविहरू बुझ्ने तरिकाको नक्कल गर्छन्," रोबोटिक्स र धारणा समूहका प्रमुख स्कारामुज्जा भन्छन्।
यद्यपि, तिनीहरूका कमजोरीहरू पनि छन्, किनकि तिनीहरूले ढिलो गतिमा चल्ने वस्तुहरू छुटाउन सक्छन्, र तिनीहरूका छविहरूलाई कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदमहरू तालिम दिन प्रयोग गरिने डेटामा रूपान्तरण गर्न गाह्रो हुन्छ।
वैज्ञानिकहरूको नवीनता भनेको उनीहरूले दुवै प्रविधिहरूको उत्कृष्ट संयोजन गर्ने हाइब्रिड प्रणाली विकास गरिरहेका छन्:
पहिलोमा प्रति सेकेन्ड २० वटा तस्बिर खिच्ने मानक क्यामेरा समावेश छ, जुन हालको तुलनामा तुलनात्मक रूपमा कम फ्रेम दर हो। तस्बिरहरू कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली, तथाकथित कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क, कार र पैदल यात्रीहरूलाई पहिचान गर्न प्रशिक्षित, द्वारा प्रशोधन गरिन्छ।
घटना क्यामेराबाट प्राप्त डेटालाई अर्को प्रकारको कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली, एक एसिन्क्रोनस ग्राफ न्यूरल नेटवर्कसँग जोडिएको छ, जुन समयसँगै परिवर्तन हुने त्रि-आयामिक डेटाको विश्लेषण गर्न विशेष गरी उपयुक्त छ। घटना क्यामेराबाट प्राप्त पत्ता लगाउने कार्यहरू मानक क्यामेराको पत्ता लगाउने कार्यहरूको भविष्यवाणी गर्न र यसको कार्यसम्पादन सुधार गर्न प्रयोग गरिन्छ।
सम्भावनाहरू विशाल छन्
परीक्षणको क्रममा, टोलीले आफ्नो प्रणालीलाई आज अटोमोटिभ बजारमा उपलब्ध उत्कृष्ट क्यामेरा र भिजन एल्गोरिदमसँग तुलना गर्यो र पत्ता लगायो कि यसले १०० गुणा छिटो वस्तुहरू पत्ता लगाउँछ। यसले क्यामेरा र अन-बोर्ड कम्प्युटर बीच स्थानान्तरण गर्नुपर्ने डेटाको मात्रा, साथै छविहरू प्रशोधन गर्न आवश्यक कम्प्युटिङ शक्तिलाई शुद्धतामा सम्झौता नगरी कम गर्छ। महत्त्वपूर्ण कुरा, प्रणालीले मानक क्यामेराको दुई लगातार फ्रेमहरू बीचको दृश्य क्षेत्रमा प्रवेश गर्ने कार र पैदल यात्रीहरूलाई प्रभावकारी रूपमा पत्ता लगाउँछ, जसले चालक र सडक प्रयोगकर्ता दुवैको लागि अतिरिक्त सुरक्षा प्रदान गर्दछ। यो उच्च गतिमा विशेष गरी महत्त्वपूर्ण छ। वैज्ञानिकहरू विश्वास गर्छन् कि भविष्यमा यो विधिलाई LiDAR सेन्सरहरूसँग क्यामेराहरू एकीकृत गरेर अझ सुधार गर्न सकिन्छ, जुन स्व-ड्राइभिङ कारहरूमा प्रयोग हुने जस्तै हो। यस प्रकारको हाइब्रिड प्रणालीहरू स्वायत्त ड्राइभिङको सुरक्षाको लागि आधारशिला बन्न सक्छ।
चित्रणात्मक तस्बिर: पेक्सेल्स-जाकुब्जेर्ड्जिकी-३७११६२२५
