A-Eye poate vedea milioane de culori pentru o mai bună automatizare

Cercetătorii de la Northeastern au construit un dispozitiv care poate recunoaște „milioane de culori” folosind noi tehnici de inteligență artificială. „În lumea automatizării, formele și culorile sunt cele mai des folosite articole prin care o mașină poate recunoaște obiecte”, spune Kar.

Descoperirea este dublă. Cercetătorii au reușit să creeze material bidimensional ale cărui proprietăți cuantice speciale, atunci când sunt integrate într-o fereastră optică folosită pentru a lăsa lumina să pătrundă în mașină, pot procesa o diversitate bogată de culori cu „o precizie foarte mare” - ceva ce practicienii din domeniu nu au făcut-o. a putut realiza înainte.

În plus, A-Eye este capabil să „recunoaște și să reproducă cu acuratețe culorile „văzute” cu zero abateri de la spectrele lor originale”, datorită, de asemenea, algoritmilor de învățare automată dezvoltați de o echipă de cercetători AI, condusă de Sarah Ostadabbas, un asistent. profesor de inginerie electrică și informatică la Northeastern. Proiectul este rezultatul colaborării unice dintre materialele cuantice din Northeastern și laboratoarele de Augmented Cognition.

Mașinile recunosc de obicei culoarea prin descompunerea acesteia, folosind filtre convenționale RGB (roșu, verde, albastru), în componentele sale constitutive, apoi folosesc acele informații pentru a ghici și a reproduce culoarea originală. Când îndreptați o cameră digitală către un obiect colorat și faceți o fotografie, lumina de la acel obiect trece printr-un set de detectoare cu filtre în fața lor care diferențiază lumina în acele culori RGB primare.

Vă puteți gândi la aceste filtre de culoare ca pe niște pâlnii care canalizează informațiile vizuale sau datele în casete separate, care apoi atribuie „numere artificiale culorilor naturale”, spune Kar.

„Deci, dacă îl descompuneți în trei componente [roșu, verde, albastru], există câteva limitări”, spune Kar.

În loc să folosească filtre, Kar și echipa sa au folosit „ferestre transmisive” realizate din materialul unic bidimensional.

„Facem ca o mașină să recunoască culoarea într-un mod foarte diferit”, spune Kar. „În loc să-l descompunem în principalele sale componente roșii, verzi și albastre, când o lumină colorată apare, de exemplu, pe un detector, în loc să căutăm doar acele componente, folosim întreaga informație spectrală. Și în plus, folosim câteva tehnici pentru a le modifica și codifica și pentru a le stoca în moduri diferite. Așadar, ne oferă un set de numere care ne ajută să recunoaștem culoarea originală mult mai unic decât modul convențional.”

Materiale Today – Recunoaștere foarte precisă a culorilor, fără dispersie, folosind materiale excitonice 2D și învățare automată

abstract
Dispersia este acceptată ca un pas fundamental necesar pentru analiza luminii în bandă largă. Recunoașterea culorii de către ochiul uman, reproducerea sa digitală de către o cameră sau analiza detaliată cu un spectrometru utilizează toate dispersia; este, de asemenea, o componentă inerentă a detectării culorilor și a viziunii artificiale. Vă prezentăm aici un dispozitiv (numit ochi artificial sau, A-Eye) care recunoaște și reproduce cu acuratețe culorile testate, fără nicio dispersie spectrală. În schimb, A-Eye utilizează N = 3–12 ferestre transmisive, fiecare cu caracteristici spectrale unice rezultate din transmisia în bandă largă și caracteristicile de vârf excitonice ale dicalcogenurilor 2D ale metalelor de tranziție. Lumina colorată care trece prin aceste ferestre (și modificată de) și incidentul pe un singur fotodetector a generat diferiți fotocurenți, iar aceștia au fost utilizați pentru a crea o bază de date de referință (set de antrenament) pentru 1337 de culori „văzute” și 0.55 milioane sintetizate „nevăzute”. Prin „privind” culorile de testare modificate de aceste ferestre, A-Eye poate recunoaște și reproduce cu acuratețe culorile „văzute” cu abatere zero de la spectrele lor originale și culorile „nevăzute” cu doar ~1 % abatere mediană, folosind algoritmul k-NN . A-Eye poate îmbunătăți continuu estimarea culorilor adăugând orice presupuneri corectate în baza de date de antrenament. Recunoașterea precisă a culorilor A-Eye înlătură ideea că dispersia culorilor este o condiție prealabilă pentru identificarea culorilor și deschide calea pentru recunoașterea ultra-fiabilă a culorilor de către mașini cu complexitate redusă de inginerie.