A-Eye widzi miliony kolorów dla lepszej automatyzacji

Naukowcy z Northeastern zbudowali urządzenie, które może rozpoznawać „miliony kolorów” przy użyciu nowych technik sztucznej inteligencji. „W świecie automatyki kształty i kolory są najczęściej używanymi przedmiotami, dzięki którym maszyna może rozpoznawać przedmioty”- mówi Kar.

Przełom jest dwojaki. Naukowcom udało się zaprojektować dwuwymiarowy materiał, którego specjalne właściwości kwantowe, po wbudowaniu w okno optyczne służące do wpuszczania światła do maszyny, mogą przetwarzać bogatą różnorodność kolorów z „bardzo wysoką dokładnością” — coś, czego praktycy w tej dziedzinie nie zrobili. udało się osiągnąć wcześniej.

Ponadto A-Eye jest w stanie „dokładnie rozpoznawać i odtwarzać „widziane” kolory bez odchyleń od ich oryginalnego widma”, również dzięki algorytmom uczenia maszynowego opracowanym przez zespół badaczy sztucznej inteligencji, kierowany przez Sarah Ostadabbas, asystentkę. profesor inżynierii elektrycznej i komputerowej na Northeastern. Projekt jest wynikiem wyjątkowej współpracy między materiałami kwantowymi Northeastern a laboratoriami Augmented Cognition.

Maszyny zazwyczaj rozpoznają kolor, rozkładając go, używając konwencjonalnych filtrów RGB (czerwony, zielony, niebieski) na jego składowe elementy, a następnie wykorzystują te informacje do odgadnięcia i odtworzenia oryginalnego koloru. Kiedy skierujesz aparat cyfrowy na kolorowy obiekt i zrobisz zdjęcie, światło z tego obiektu przepływa przez zestaw detektorów z filtrami przed nimi, które rozróżniają światło na te podstawowe kolory RGB.

Możesz myśleć o tych filtrach kolorów jak o lejkach, które kierują informacje wizualne lub dane do oddzielnych pól, które następnie przypisują „sztuczne liczby do naturalnych kolorów”, mówi Kar.

„Więc jeśli dzielisz to na trzy składniki [czerwony, zielony, niebieski], istnieją pewne ograniczenia” – mówi Kar.

Zamiast filtrów, Kar i jego zespół użyli „okien transmisyjnych” wykonanych z unikalnego dwuwymiarowego materiału.

„Sprawiamy, że maszyna rozpoznaje kolor w zupełnie inny sposób”, mówi Kar. „Zamiast rozbijać go na główne składowe czerwone, zielone i niebieskie, gdy kolorowe światło pojawia się, powiedzmy, na detektorze, zamiast po prostu szukać tych składowych, wykorzystujemy całą informację spektralną. Co więcej, używamy kilku technik, aby je modyfikować i kodować oraz przechowywać je na różne sposoby. Dzięki temu otrzymujemy zestaw liczb, które pomagają nam rozpoznać oryginalny kolor w znacznie bardziej unikalny sposób niż w konwencjonalny sposób”.

Materials Today – Bezdyspersyjne, bardzo dokładne rozpoznawanie kolorów przy użyciu ekscytonowych materiałów 2D i uczenia maszynowego

streszczenie
Dyspersja jest akceptowana jako podstawowy krok wymagany do analizy światła szerokopasmowego. Rozpoznawanie koloru przez ludzkie oko, jego cyfrowa reprodukcja przez kamerę lub szczegółowa analiza przez spektrometr wykorzystują dyspersję; jest również nieodłącznym elementem wykrywania kolorów i widzenia maszynowego. Tutaj przedstawiamy urządzenie (tzw. sztuczne oko lub A-Eye), które dokładnie rozpoznaje i odtwarza badane kolory, bez jakiegokolwiek rozproszenia spektralnego. Zamiast tego, A-Eye wykorzystuje N = 3–12 okien transmisyjnych, każde z unikalnymi cechami widmowymi wynikającymi z szerokopasmowej transmitancji i ekscytonowych cech pików dwuwymiarowych dichalkogenów metali przejściowych. Kolorowe światło przechodzące (i modyfikowane przez) te okna i padające na pojedynczy fotodetektor generowało różne prądy fotoelektryczne, które zostały wykorzystane do stworzenia referencyjnej bazy danych (zestawu szkoleniowego) dla 2 „widzianych” i 1337 miliona zsyntetyzowanych „niewidzialnych” kolorów. „Patrząc” na testowane kolory zmodyfikowane przez te okna, A-Eye może dokładnie rozpoznać i odtworzyć „widziane” kolory bez odchyleń od ich oryginalnego widma oraz kolory „niewidoczne” z tylko 0.55% odchyleniem mediany, przy użyciu algorytmu k-NN . A-Eye może stale ulepszać szacowanie kolorów, dodając skorygowane odgadnięcia do swojej treningowej bazy danych. Dokładne rozpoznawanie kolorów w A-Eye obala pogląd, że rozproszenie kolorów jest warunkiem wstępnym identyfikacji kolorów i toruje drogę do ultra niezawodnego rozpoznawania kolorów przez maszyny o mniejszej złożoności inżynieryjnej.