A-Eye lahko vidi na milijone barv za boljšo avtomatizacijo

Raziskovalci na Northeastern so zgradili napravo, ki lahko prepozna "milijone barv" z uporabo novih tehnik umetne inteligence. »V svetu avtomatizacije so oblike in barve najpogosteje uporabljeni elementi, po katerih lahko stroj prepozna predmete,« pravi Kar.

Preboj je dvojen. Raziskovalcem je uspelo izdelati dvodimenzionalni material, katerega posebne kvantne lastnosti, ko so vgrajene v optično okno, ki se uporablja za prepuščanje svetlobe v stroj, lahko obdelajo bogato raznolikost barv z "zelo visoko natančnostjo" - nekaj, česar praktiki na tem področju niso. uspelo doseči že prej.

Poleg tega je A-Eye sposoben "natančno prepoznati in reproducirati 'videne' barve z ničelnim odstopanjem od njihovih prvotnih spektrov", zahvaljujoč tudi algoritmom strojnega učenja, ki jih je razvila skupina raziskovalcev AI, ki jih vodi Sarah Ostadabbas, asistentka profesor elektrotehnike in računalništva na Northeastern. Projekt je rezultat edinstvenega sodelovanja med kvantnimi materiali Northeastern in laboratoriji Augmented Cognition.

Stroji običajno prepoznajo barvo tako, da jo z uporabo običajnih filtrov RGB (rdeča, zelena, modra) razdelijo na njene sestavne dele, nato pa te informacije uporabijo za ugibanje in reproduciranje izvirne barve. Ko usmerite digitalni fotoaparat v barvni predmet in posnamete fotografijo, svetloba tega predmeta teče skozi niz detektorjev s filtri pred njimi, ki ločijo svetlobo v tiste primarne barve RGB.

O teh barvnih filtrih lahko razmišljate kot o lijakih, ki kanalizirajo vizualne informacije ali podatke v ločena polja, ki nato dodelijo »umetne številke naravnim barvam«, pravi Kar.

»Torej, če ga samo razdelite na tri komponente [rdečo, zeleno, modro], obstaja nekaj omejitev,« pravi Kar.

Namesto filtrov sta Kar in njegova ekipa uporabila »prepustna okna« iz edinstvenega dvodimenzionalnega materiala.

»Pripravljamo stroj, da prepozna barve na zelo drugačen način,« pravi Kar. »Namesto da bi ga razdelili na njegove glavne rdeče, zelene in modre komponente, ko se obarvana svetloba pojavi, recimo, na detektorju, namesto da bi samo iskali te komponente, uporabljamo celotno spektralno informacijo. In poleg tega uporabljamo nekaj tehnik za njihovo spreminjanje in kodiranje ter shranjevanje na različne načine. Tako nam ponuja nabor številk, ki nam pomagajo prepoznati izvirno barvo veliko bolj edinstveno kot na običajen način.«

Materiali danes – zelo natančno prepoznavanje barv brez disperzije z uporabo ekscitoničnih 2D materialov in strojnega učenja

povzetek
Disperzija je sprejeta kot temeljni korak, potreben za analizo širokopasovne svetlobe. Prepoznavanje barve s človeškim očesom, njena digitalna reprodukcija s kamero ali podrobna analiza s spektrometrom uporabljajo disperzijo; je tudi neločljiva komponenta zaznavanja barv in strojnega vida. Tukaj predstavljamo napravo (imenovano umetno oko ali A-oko), ki natančno prepozna in reproducira testirane barve, brez kakršne koli spektralne disperzije. Namesto tega A-Eye uporablja N = 3–12 transmisivnih oken, od katerih ima vsako edinstvene spektralne značilnosti, ki izhajajo iz širokopasovne prepustnosti in ekscitoničnih vrhov 2D dihalkogenidov prehodnih kovin. Barvna svetloba, ki je prehajala (in jo spreminjala) ta okna in vpadala na en sam fotodetektor, je generirala različne fototokove, ti pa so bili uporabljeni za ustvarjanje referenčne baze podatkov (nabor za usposabljanje) za 1337 "vidnih" in 0.55 milijona sintetiziranih "nevidnih" barv. Z "pogledom" na testne barve, spremenjene s temi okni, lahko A-Eye natančno prepozna in reproducira "vidne" barve z ničelnim odstopanjem od njihovih izvirnih spektrov in "nevidne" barve s samo ~1 % medianim odstopanjem z uporabo algoritma k-NN . A-Eye lahko nenehno izboljšuje barvno oceno z dodajanjem morebitnih popravljenih ugibanj v svojo bazo podatkov za usposabljanje. Natančno prepoznavanje barv A-Eye razblini idejo, da je razpršenost barv predpogoj za identifikacijo barv, in utira pot za izjemno zanesljivo prepoznavanje barv s stroji z zmanjšano inženirsko kompleksnostjo.