Uma equipe interdisciplinar de pesquisadores da Northeastern construiu um dispositivo que pode reconhecer "milhões de cores" usando novas técnicas de inteligência artificial - um grande passo, dizem eles, no campo da visão de máquina, um espaço altamente especializado com amplas aplicações para uma variedade de tecnologias.
A máquina, que os pesquisadores chamam de "A-Eye", é capaz de analisar e processar cores com muito mais precisão do que as máquinas existentes, de acordo com um artigo detalhando a pesquisa publicada na Materials Today . A capacidade das máquinas de detectar, ou "ver", a cor é uma característica cada vez mais importante à medida que a indústria e a sociedade se tornam mais automatizadas, diz Swastik Kar, professor associado de física da Northeastern e coautor da pesquisa.

"No mundo da automação, formas e cores são os itens mais usados ​​pelos quais uma máquina pode reconhecer objetos", diz Kar.

O avanço é duplo. Os pesquisadores conseguiram projetar um material bidimensional cujas propriedades quânticas especiais, quando incorporadas a uma janela óptica usada para deixar a luz entrar na máquina, podem processar uma rica diversidade de cores com "precisão muito alta" - algo que os profissionais da área ainda não conseguiram conseguiu alcançar antes.

Além disso, o A-Eye é capaz de "reconhecer e reproduzir com precisão as cores 'vistas' com zero desvio de seus espectros originais" graças, também, aos algoritmos de aprendizado de máquina desenvolvidos por uma equipe de pesquisadores de IA, liderada por Sarah Ostadabbas, assistente professor de engenharia elétrica e de computação na Northeastern. O projeto é resultado de uma colaboração única entre os materiais quânticos da Northeastern e os laboratórios de Cognição Aumentada.

A essência da descoberta tecnológica centra-se nas propriedades quânticas e ópticas da classe de materiais, chamados dicalcogenetos de metais de transição. Os pesquisadores há muito saudaram os materiais exclusivos como tendo "potencial virtualmente ilimitado", com muitas "aplicações eletrônicas, optoeletrônicas, de sensoriamento e armazenamento de energia".

"Isso é sobre o que acontece com a luz quando ela passa pela matéria quântica", diz Kar. “Quando cultivamos esses materiais em uma determinada superfície e permitimos que a luz passe por ela, o que sai dessa outra extremidade, quando cai em um sensor, é um sinal elétrico que o grupo [de Ostadabbas] pode tratar como dados. "

No que se refere à visão de máquina, existem inúmeras aplicações industriais para essa pesquisa vinculadas, entre outras coisas, a veículos autônomos, triagem agrícola e imagens remotas de satélite, diz Kar.

"A cor é usada como um dos principais componentes no reconhecimento de 'bom' de 'ruim', 'vai' de 'não vai', então há uma enorme implicação aqui para uma variedade de usos industriais", diz Kar.

As máquinas normalmente reconhecem a cor dividindo-a, usando filtros RGB convencionais (vermelho, verde, azul), em seus componentes constituintes e, em seguida, usam essas informações para adivinhar e reproduzir a cor original. Quando você aponta uma câmera digital para um objeto colorido e tira uma foto, a luz desse objeto flui através de um conjunto de detectores com filtros na frente deles que diferenciam a luz nessas cores RGB primárias.

Você pode pensar nesses filtros de cores como funis que canalizam as informações ou dados visuais em caixas separadas, que atribuem "números artificiais a cores naturais", diz Kar.

"Então, se você está apenas dividindo em três componentes [vermelho, verde, azul], existem algumas limitações", diz Kar.

Em vez de usar filtros, Kar e sua equipe usaram "janelas transmissivas" feitas do material bidimensional único.

"Estamos fazendo uma máquina reconhecer a cor de uma maneira muito diferente", diz Kar. "Em vez de dividi-lo em seus principais componentes vermelho, verde e azul, quando uma luz colorida aparece, digamos, em um detector, em vez de apenas buscar esses componentes, estamos usando toda a informação espectral. estamos usando algumas técnicas para modificá-los e codificá-los e armazená-los de maneiras diferentes. Assim, ele nos fornece um conjunto de números que nos ajudam a reconhecer a cor original de maneira muito mais exclusiva do que a maneira convencional."

À medida que a luz passa por essas janelas, a máquina processa a cor como dados; embutidos nele estão modelos de aprendizado de máquina que procuram padrões para identificar melhor as cores correspondentes que o dispositivo analisa, diz Ostadabbas.

“O A-Eye pode melhorar continuamente a estimativa de cores adicionando quaisquer suposições corrigidas ao seu banco de dados de treinamento”, escreveram os pesquisadores. + Explorar mais

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