Într-o lume în care viteza și eficiența tehnologiei sunt primordiale, o echipă de cercetători de la Universitatea din Washington și Universitatea Princeton tocmai a făcut un progres spectaculos în domeniul vederii computerizate. Datorită unei camere inovatoare, capabilă să prelucreze imagini cu o viteză fenomenală, cercetătorii au dezvoltat un dispozitiv care identifică obiectele cu viteza luminii. Acest progres ar putea revoluționa sectoare la fel de diverse precum conducerea autonomă, roboții, medicina și electronicele de larg consum. El fost prezentat într-un articol publicat în Science Advances.
Camerele tradiționale funcționează pe un principiu relativ simplu: lumina pătrunde printr-o lentilă din sticlă sau plastic care focalizează imaginea înainte de a ajunge la un senzor electronic. Senzorul, adesea un detector pe bază de siliciu, transformă lumina în semnale digitale care sunt apoi procesate de un computer pentru a crea o imagine. Acest proces folosește calcule complexe efectuate electronic, inclusiv focalizarea, expunerea și recunoașterea obiectelor. Aceste camere pot fi eficiente, dar funcționarea lor se bazează pe sisteme mecanice și electronice convenționale, ceea ce poate duce la lentă, consum relativ mare de energie și capacitatea limitată de a procesa rapid cantități mari de date vizuale.
Noua cameră dezvoltată de cercetătorii de la Universitățile din Washington și Princeton introduce o schimbare radicală în această abordare. În loc să folosească lentile tradiționale din sticlă sau plastic, această cameră folosește meta-lentile, componente optice plate și ușoare realizate din nanostructuri microscopice. Aceste lentile nu numai că permit focalizarea luminii cu precizie maximă, dar integrează și o rețea neuronală optică. Acesta din urmă, inspirat de principiile inteligenței artificiale, simulează funcționarea creierului uman pentru a procesa informații vizuale. Integrarea prelucrării informațiilor direct în optică face ca această tehnologie să fie deosebit de inovatoare. În loc să trimită datele la un procesor extern pentru procesare după ce imaginea este capturată, camera face o parte din această procesare în momentul în care imaginea intră în sistem. Acest lucru permite analiza datelor la o viteză incomparabilă cu sistemele tradiționale. Prin reducerea nevoii de procesare electronică complexă, camera consumă, de asemenea, mai puțină energie, rămânând la fel de precisă.
Marea putere a acestei camere constă în capacitatea sa de a procesa informațiile vizuale la o viteză excepțională, de peste 200 de ori mai rapidă decât sistemele tradiționale. Prin integrarea opticii și a calculului într-un singur sistem, procesarea imaginilor începe imediat ce imaginile intră în dispozitiv, reducând semnificativ timpul necesar identificării și clasificării obiectelor. Această viteză revoluționară este posibilă prin utilizarea luminii în sine pentru a efectua calcule, ceea ce face posibilă procesarea datelor complexe consumând în același timp mult mai puțină energie decât sistemele convenționale. Când a fost testată pe un set de date standard (CIFAR-10), această cameră a arătat o precizie de 72,76%, ceea ce depășește chiar performanța modelelor dovedite precum AlexNet, unul dintre cei mai folosiți algoritmi în viziunea computerizată.
Pe lângă viteza sa, eficiența energetică a acestei camere o face o soluție ideală pentru dispozitivele portabile sau de sine stătătoare care necesită performanțe de nivel înalt, fără a compromite consumul de energie. Acest lucru deschide calea către tehnologii mult mai receptive și eficiente în medii în care viteza de analiză și managementul energiei sunt cruciale.
Impactul acestei descoperiri este potențial vast. De la mașini cu conducere autonomă la roboți, la dispozitive medicale la smartphone-uri, această cameră ar putea transforma multe industrii. De exemplu, în contextul vehiculelor autonome, capacitatea de a recunoaște și analiza mediul în timp real este esențială pentru a asigura călătorii în siguranță. Acest prototip ar putea permite vehiculelor să reacționeze instantaneu la obstacole, îmbunătățind fiabilitatea sistemelor de conducere autonomă.
În domeniul medical, camera ar putea fi folosită pentru a analiza imagini radiologice sau pentru a îmbunătăți acuratețea diagnosticului prin analizarea probelor cu o viteză și o acuratețe de neegalat. Smartphone-urile ar putea beneficia, de asemenea, de această tehnologie, integrând un sistem computerizat mai rapid și mai eficient pentru caracteristici precum recunoașterea obiectelor sau îmbunătățirea imaginii în timp real.
