A-Eye може бачити мільйони кольорів для кращої автоматизації

Дослідники з Northeastern створили пристрій, який може розпізнавати «мільйони кольорів» за допомогою нових методів штучного інтелекту. «У світі автоматизації форми та кольори є найбільш часто використовуваними елементами, за якими машина може розпізнавати об’єкти", - каже Кар.

Прорив подвійний. Дослідники змогли сконструювати двовимірний матеріал, спеціальні квантові властивості якого, будучи вбудованими в оптичне вікно, що використовується для пропускання світла в машину, можуть обробляти багате розмаїття кольорів із «дуже високою точністю» — те, чого практики в цій галузі не вміли. вдалося досягти раніше.

Крім того, A-Eye здатний «точно розпізнавати та відтворювати «видимі» кольори з нульовим відхиленням від їх оригінального спектру» також завдяки алгоритмам машинного навчання, розробленим командою дослідників ШІ під керівництвом Сари Остадаббас, асистента. професор електротехніки та комп'ютерної інженерії в Northeastern. Проект є результатом унікальної співпраці між Quantum Materials Northeastern і лабораторіями Augmented Cognition.

Машини зазвичай розпізнають колір, розбиваючи його за допомогою звичайних RGB-фільтрів (червоний, зелений, синій) на складові компоненти, а потім використовують цю інформацію, щоб фактично вгадати та відтворити оригінальний колір. Коли ви наводите цифрову камеру на кольоровий об’єкт і робите фотографію, світло від цього об’єкта проходить через набір детекторів із фільтрами перед ними, які розрізняють світло на основні кольори RGB.

Ви можете розглядати ці кольорові фільтри як воронки, які спрямовують візуальну інформацію або дані в окремі блоки, які потім призначають «штучні числа природним кольорам», — говорить Кар.

«Тож якщо ви просто розбиваєте його на три компоненти [червоний, зелений, синій], є деякі обмеження», — каже Кар.

Замість використання фільтрів Кар і його команда використовували «пропускаючі вікна», виготовлені з унікального двовимірного матеріалу.

«Ми змушуємо машину розпізнавати кольори зовсім по-іншому», — каже Кар. «Замість того, щоб розбивати його на основні червоний, зелений і синій компоненти, коли кольорове світло з’являється, скажімо, на детекторі, замість того, щоб просто шукати ці компоненти, ми використовуємо всю спектральну інформацію. Крім того, ми використовуємо деякі методи, щоб модифікувати та кодувати їх, а також зберігати їх різними способами. Таким чином, він надає нам набір чисел, які допомагають нам розпізнавати оригінальний колір набагато більш унікально, ніж звичайним способом».

Матеріали сьогодні – високоточне розпізнавання кольорів без дисперсії за допомогою екситонних 2D матеріалів і машинного навчання

анотація
Розсіювання прийнято як фундаментальний крок, необхідний для аналізу широкосмугового світла. Розпізнавання кольору людським оком, його цифрове відтворення камерою або детальний аналіз спектрометром використовують дисперсію; це також невід'ємний компонент визначення кольорів і машинного зору. Тут ми представляємо пристрій (так званий штучне око або А-око), який точно розпізнає та відтворює перевірені кольори без будь-якої спектральної дисперсії. Натомість A-Eye використовує N = 3–12 вікон пропускання, кожне з унікальними спектральними характеристиками, що є результатом широкосмугового пропускання та екситонних пікових особливостей 2D дихалькогенідів перехідних металів. Кольорове світло, що проходило через ці вікна (і модифікувалося ними) і падало на один фотодетектор, створювало різні фотоструми, і вони були використані для створення довідкової бази даних (навчального набору) для 1337 «видимих» і 0.55 мільйонів синтезованих «невидимих» кольорів. «Дивлячись» на тестові кольори, змінені цими вікнами, A-Eye може точно розпізнавати та відтворювати «видимі» кольори з нульовим відхиленням від їхніх оригінальних спектрів і «невидимі» кольори лише із середнім відхиленням ~1 %, використовуючи алгоритм k-NN. . A-Eye може постійно покращувати оцінку кольору, додаючи будь-які виправлені припущення до своєї навчальної бази даних. Точне розпізнавання кольорів A-Eye розвіює уявлення про те, що дисперсія кольорів є необхідною умовою для ідентифікації кольорів, і прокладає шлях до наднадійного розпізнавання кольорів машинами з меншою інженерною складністю.