Un team interdisciplinare di ricercatori della Northeastern ha costruito un dispositivo in grado di riconoscere "milioni di colori" utilizzando nuove tecniche di intelligenza artificiale:un enorme passo avanti, dicono, nel campo della visione artificiale, uno spazio altamente specializzato con ampie applicazioni per una gamma di tecnologie.

La macchina, che i ricercatori chiamano "A-Eye", è in grado di analizzare ed elaborare il colore in modo molto più accurato rispetto alle macchine esistenti, secondo un documento che descrive in dettaglio la ricerca pubblicata su Materials Today . La capacità delle macchine di rilevare o "vedere" il colore è una caratteristica sempre più importante man mano che l'industria e la società in generale diventano più automatizzate, afferma Swastik Kar, professore associato di fisica alla Northeastern e coautore della ricerca.

"Nel mondo dell'automazione, le forme e i colori sono gli elementi più comunemente utilizzati con cui una macchina può riconoscere gli oggetti", afferma Kar.

La svolta è duplice. I ricercatori sono stati in grado di progettare materiale bidimensionale le cui speciali proprietà quantistiche, se integrate in una finestra ottica utilizzata per far entrare la luce nella macchina, possono elaborare una ricca diversità di colori con "precisione molto elevata", qualcosa che i professionisti del settore non hanno stato in grado di raggiungere prima.

Inoltre, A-Eye è in grado di "riconoscere e riprodurre accuratamente i colori 'visti' con zero deviazioni dai loro spettri originali" grazie, inoltre, agli algoritmi di apprendimento automatico sviluppati da un team di ricercatori di intelligenza artificiale, guidati da Sarah Ostadabbas, un'assistente professore di ingegneria elettrica e informatica alla Northeastern. Il progetto è il risultato di una collaborazione unica tra i materiali quantistici di Northeastern e i laboratori di cognizione aumentata.

L'essenza della scoperta tecnologica è incentrata sulle proprietà quantistiche e ottiche della classe dei materiali, chiamati dicalcogenuri di metalli di transizione. I ricercatori hanno a lungo salutato i materiali unici come dotati di "potenziale virtualmente illimitato", con molte "applicazioni elettroniche, optoelettroniche, di rilevamento e di accumulo di energia".

"Si tratta di ciò che accade alla luce quando passa attraverso la materia quantistica", afferma Kar. "Quando coltiviamo questi materiali su una certa superficie, e poi permettiamo alla luce di attraversarla, ciò che esce da quest'altra estremità, quando cade su un sensore, è un segnale elettrico che il gruppo [di Ostadabbas] può trattare come dati. "

Per quanto riguarda la visione artificiale, ci sono numerose applicazioni industriali per questa ricerca legate, tra le altre cose, ai veicoli autonomi, allo smistamento agricolo e all'imaging satellitare remoto, afferma Kar.

"Il colore è usato come uno dei componenti principali per distinguere 'buono' da 'cattivo', 'passare' da 'non passare', quindi qui c'è un'enorme implicazione per una varietà di usi industriali", afferma Kar.

Le macchine in genere riconoscono il colore scomponendolo, utilizzando i filtri RGB convenzionali (rosso, verde, blu), nei suoi componenti costitutivi, quindi utilizzano tali informazioni per essenzialmente indovinare e riprodurre il colore originale. Quando punti una fotocamera digitale su un oggetto colorato e scatti una foto, la luce di quell'oggetto fluisce attraverso una serie di rilevatori con filtri davanti a loro che differenziano la luce in quei colori RGB primari.

Puoi pensare a questi filtri colorati come a imbuti che incanalano le informazioni visive oi dati in riquadri separati, che quindi assegnano "numeri artificiali ai colori naturali", afferma Kar.

"Quindi, se lo stai semplicemente scomponendo in tre componenti [rosso, verde, blu], ci sono alcune limitazioni", dice Kar.

Invece di utilizzare filtri, Kar e il suo team hanno utilizzato "finestre trasmissive" realizzate con l'esclusivo materiale bidimensionale.

"Stiamo facendo in modo che una macchina riconosca il colore in un modo molto diverso", afferma Kar. "Invece di scomporlo nelle sue componenti principali rosse, verdi e blu, quando appare una luce colorata, diciamo, su un rivelatore, invece di cercare semplicemente quelle componenti, stiamo usando l'intera informazione spettrale. E per di più, noi stanno utilizzando alcune tecniche per modificarli, codificarli e archiviarli in modi diversi. Quindi ci fornisce una serie di numeri che ci aiutano a riconoscere il colore originale in modo molto più univoco rispetto al modo convenzionale."

Quando la luce passa attraverso queste finestre, la macchina elabora il colore come dati; In esso sono integrati modelli di apprendimento automatico che cercano modelli per identificare meglio i colori corrispondenti analizzati dal dispositivo, afferma Ostadabbas.

"A-Eye può migliorare continuamente la stima del colore aggiungendo qualsiasi ipotesi corretta al suo database di formazione", hanno scritto i ricercatori. + Esplora ulteriormente

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