A-Eye pode ver milhões de cores para uma melhor automação

Pesquisadores da Northeastern construíram um dispositivo que pode reconhecer “milhões de cores” usando novas técnicas de inteligência artificial. “No mundo da automação, formas e cores são os itens mais comumente usados ​​pelos quais uma máquina pode reconhecer objetos”, diz Kar.

O avanço é duplo. Os pesquisadores conseguiram projetar materiais bidimensionais cujas propriedades quânticas especiais, quando incorporadas em uma janela óptica usada para permitir a entrada de luz na máquina, podem processar uma rica diversidade de cores com “precisão muito alta” – algo que os profissionais da área ainda não conseguiram. consegui alcançar antes.

Além disso, o A-Eye é capaz de “reconhecer e reproduzir com precisão 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 no Nordeste. O projeto é resultado de uma colaboração única entre os laboratórios de materiais quânticos da Northeastern e de Cognição Aumentada.

As máquinas normalmente reconhecem a cor dividindo-a, usando filtros RGB (vermelho, verde, azul) convencionais, em seus componentes constituintes e, em seguida, usam essas informações para essencialmente 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 nas cores RGB primárias.

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

“Portanto, se você dividir em três componentes [vermelho, verde, azul], existem algumas limitações”, diz Kar.

Em vez de usar filtros, Kar e sua equipe usaram “janelas transmissivas” feitas de material bidimensional exclusivo.

“Estamos fazendo com que uma máquina reconheça as cores de uma maneira muito diferente”, diz Kar. “Em vez de decompô-la nas suas principais componentes vermelhas, verdes e azuis, quando uma luz colorida aparece, digamos, num detector, em vez de apenas procurar essas componentes, estamos a usar toda a informação espectral. E além disso, estamos usando algumas técnicas para modificá-los e codificá-los, e armazená-los de diferentes maneiras. Portanto, ele nos fornece um conjunto de números que nos ajuda a reconhecer a cor original de maneira muito mais exclusiva do que a forma convencional.”

Materials Today – Reconhecimento de cores altamente preciso e sem dispersão usando materiais 2D excitônicos e aprendizado de máquina

resumo
A dispersão é aceita como uma etapa fundamental necessária para a análise da luz de banda larga. O reconhecimento da cor pelo olho humano, sua reprodução digital por uma câmera ou a análise detalhada por um espectrômetro utilizam dispersão; é também um componente inerente da detecção de cores e da visão mecânica. Apresentamos aqui um dispositivo (chamado olho artificial ou A-Eye) que reconhece e reproduz com precisão as cores testadas, sem qualquer dispersão espectral. Em vez disso, o A-Eye usa janelas transmissivas N = 3–12, cada uma com características espectrais exclusivas resultantes da transmitância de banda larga e características de pico excitônicas de dichalcogenetos de metais de transição 2D. A luz colorida passando por (e modificada por) essas janelas e incidente em um único fotodetector gerou diferentes fotocorrentes, e estas foram usadas para criar um banco de dados de referência (conjunto de treinamento) para 1337 cores “vistas” e 0.55 milhão de cores “invisíveis” sintetizadas. Ao “observar” as cores de teste modificadas por essas janelas, o A-Eye pode reconhecer e reproduzir com precisão as cores “vistas” com desvio zero de seus espectros originais e cores “invisíveis” com apenas ∼1% de desvio mediano, usando o algoritmo k-NN . A-Eye pode melhorar continuamente a estimativa de cores adicionando quaisquer estimativas corrigidas ao seu banco de dados de treinamento. O reconhecimento preciso de cores do A-Eye dissipa a noção de que a dispersão de cores é um pré-requisito para a identificação de cores e abre caminho para um reconhecimento de cores ultra confiável por máquinas com complexidade de engenharia reduzida.