Вештачка интелигенција, у комбинацији са новом камером заснованом на биотехнологији, омогућава јој да детектује пешаке на путу 100 пута брже од тренутних аутомобилских камера. Овај велики пробој у рачунарском виду, који су направили истраживачи са Универзитета у Цириху, могао би значајно побољшати безбедност система за помоћ возачу и аутономних аутомобила.
Ситуација у којој пешак изненада изађе испред аутомобила, обично дајући возачу само делић секунде да реагује, представља ноћну мору за сваког возача. Тренутни системи камера у аутомобилима могу упозорити возача или активирати кочење у случају нужде, али још увек нису довољно брзи нити поуздани за употребу у аутономним возилима где нема човека за воланом.
Шта нови изум нуди
Данијел Гериг и Дејвид Скарамуца са Одсека за рачунарске науке Универзитета у Цириху комбиновали су нову камеру инспирисану биолошким процесима са вештачком интелигенцијом како би створили систем који може да детектује препреке око аутомобила много брже од тренутних система и са мањом рачунарском снагом.
Већина модерних камера снима убрзано, што значи да снимају слике у интервалима. Камере које се користе за помоћ возачима у аутомобилима обично су у стању да сниме 30 до 50 кадрова у секунди, а вештачка неуронска мрежа може се обучити да много брже препознаје објекте – пешаке, бициклисте и друге аутомобиле.
Иако се побољшавају, ако се нешто деси стандардним камерама у року од 20-30 милисекунди између два кадра, камера то може видети прекасно. Једна од опција је повећање броја слика у секунди, али то захтева већу обраду података у реалном времену и већу рачунарску снагу, „нови систем је визуелни детектор који може да детектује објекте брзо као камера која снима 5,000 слика у секунди, али захтева исти пропусни опсег као стандардна камера са 50 слика у секунди.“
Нове камере користе иновативан приступ заснован на другачијем принципу. Уместо константне брзине кадрова, имају паметне пикселе који бележе информације када се детектују брзи покрети.
„На овај начин, нема слепих тачака између кадрова, што им омогућава да брже детектују препреке. Такође се називају неуроморфним камерама јер имитирају начин на који људске очи перципирају слике“, каже Скарамуца, шеф групе за роботику и перцепцију.
Међутим, они такође имају своје недостатке, јер могу да пропусте споро покретне објекте, а њихове слике је тешко претворити у податке који се користе за тренирање алгоритама вештачке интелигенције.
Иновација научника је у томе што развијају хибридни систем који комбинује најбоље од обе технологије:
Прва укључује стандардну камеру која снима 20 слика у секунди, што је релативно ниска брзина кадрова у поређењу са тренутним. Слике обрађује систем вештачке интелигенције, такозвана конволуциона неуронска мрежа, обучена да препозна аутомобиле и пешаке.
Подаци са камере за догађаје комбинују се са другом врстом система вештачке интелигенције, асинхроном графичком неуронском мрежом, која је посебно погодна за анализу тродимензионалних података који се мењају током времена. Детекције са камере за догађаје користе се за предвиђање детекција стандардне камере и побољшање њених перформанси.
Перспективе су огромне
Током тестирања, тим је упоредио свој систем са најбољим камерама и алгоритмима вида доступним на аутомобилском тржишту данас и открио да детектује објекте 100 пута брже. Ово смањује количину података које је потребно пренети између камере и рачунара у возилу, као и рачунарску снагу потребну за обраду слика, без угрожавања тачности. Важно је напоменути да систем ефикасно детектује аутомобиле и пешаке који улазе у видно поље између два узастопна кадра стандардне камере, што пружа додатну безбедност и за возача и за учеснике у саобраћају. Ово је посебно важно при великим брзинама. Научници верују да се у будућности ова метода може додатно побољшати интеграцијом камера са LiDAR сензорима, сличним онима који се користе у аутомобилима који се сами возе. Хибридни системи овог типа могли би постати камен темељац безбедности аутономне вожње.
Илустративна фотографија: pexels-jakubzerdzicki-37116225
