A-Eye peut voir des millions de couleurs pour une meilleure automatisation

Des chercheurs de Northeastern ont construit un appareil capable de reconnaître « des millions de couleurs » à l’aide de nouvelles techniques d’intelligence artificielle. "Dans le monde de l'automatisation, les formes et les couleurs sont les éléments les plus couramment utilisés par une machine pour reconnaître des objets.", dit Kar.

La percée est double. Les chercheurs ont réussi à concevoir un matériau bidimensionnel dont les propriétés quantiques spéciales, lorsqu'elles sont intégrées dans une fenêtre optique utilisée pour laisser entrer la lumière dans la machine, peuvent traiter une riche diversité de couleurs avec une « très grande précision » – ce que les praticiens du domaine n'ont pas encore fait. pu réaliser auparavant.

De plus, A-Eye est capable de « reconnaître et reproduire avec précision les couleurs « vues » sans aucun écart par rapport à leur spectre d'origine », grâce également aux algorithmes d'apprentissage automatique développés par une équipe de chercheurs en IA, dirigée par Sarah Ostadabbas, assistante. professeur de génie électrique et informatique à Northeastern. Le projet est le résultat d’une collaboration unique entre les matériaux quantiques de Northeastern et les laboratoires de cognition augmentée.

Les machines reconnaissent généralement la couleur en la décomposant, à l'aide de filtres RVB (rouge, vert, bleu) conventionnels, en ses composants constitutifs, puis utilisent ces informations pour deviner et reproduire la couleur d'origine. Lorsque vous pointez un appareil photo numérique sur un objet coloré et prenez une photo, la lumière de cet objet traverse un ensemble de détecteurs dotés de filtres devant eux qui différencient la lumière en ces couleurs RVB primaires.

Vous pouvez considérer ces filtres de couleur comme des entonnoirs qui canalisent les informations ou les données visuelles dans des boîtes séparées, qui attribuent ensuite des « nombres artificiels aux couleurs naturelles », explique Kar.

"Donc, si vous le divisez simplement en trois composants [rouge, vert, bleu], il y a certaines limites", explique Kar.

Au lieu d’utiliser des filtres, Kar et son équipe ont utilisé des « fenêtres transmissives » constituées d’un matériau bidimensionnel unique.

«Nous faisons en sorte qu'une machine reconnaisse les couleurs d'une manière très différente», explique Kar. « Au lieu de la décomposer en ses principales composantes rouge, verte et bleue, lorsqu’une lumière colorée apparaît, par exemple, sur un détecteur, au lieu de simplement rechercher ces composantes, nous utilisons l’intégralité de l’information spectrale. Et en plus de cela, nous utilisons certaines techniques pour les modifier, les encoder, et les stocker de différentes manières. Cela nous fournit donc un ensemble de chiffres qui nous aident à reconnaître la couleur originale de manière beaucoup plus unique que la manière conventionnelle.

Materials Today – Reconnaissance des couleurs très précise et sans dispersion à l'aide de matériaux 2D excitoniques et de l'apprentissage automatique

résumé
La dispersion est acceptée comme une étape fondamentale requise pour analyser la lumière à large bande. La reconnaissance de la couleur par l'œil humain, sa reproduction numérique par une caméra ou son analyse détaillée par un spectromètre utilisent toutes la dispersion ; c'est également un composant inhérent à la détection des couleurs et à la vision industrielle. Nous présentons ici un appareil (appelé œil artificiel ou A-Eye) qui reconnaît et reproduit avec précision les couleurs testées, sans aucune dispersion spectrale. Au lieu de cela, A-Eye utilise N = 3 à 12 fenêtres transmissives, chacune avec des caractéristiques spectrales uniques résultant de la transmission à large bande et des caractéristiques de pic excitonique des dichalcogénures de métaux de transition 2D. La lumière colorée traversant (et modifiée par) ces fenêtres et incidente sur un seul photodétecteur a généré différents photocourants, qui ont été utilisés pour créer une base de données de référence (ensemble d'entraînement) pour 1337 0.55 couleurs « vues » et 1 million de couleurs « invisibles » synthétisées. En « regardant » les couleurs de test modifiées par ces fenêtres, A-Eye peut reconnaître et reproduire avec précision les couleurs « vues » avec un écart nul par rapport à leur spectre d'origine et les couleurs « invisibles » avec seulement ∼XNUMX % d'écart médian, en utilisant l'algorithme k-NN. . A-Eye peut améliorer continuellement l'estimation des couleurs en ajoutant toutes les suppositions corrigées à sa base de données de formation. La reconnaissance précise des couleurs d’A-Eye dissipe l’idée selon laquelle la dispersion des couleurs est une condition préalable à l’identification des couleurs et ouvre la voie à une reconnaissance des couleurs ultra-fiable par des machines à complexité technique réduite.