Um novo sistema de visão computacional inspirado nos olhos dos gatos poderá permitir que os robôs vejam o mundo ao seu redor com mais precisão do que nunca.
Robôs, drones, carros autônomos e outros sistemas autônomos estão se tornando mais comuns, mas ainda têm dificuldade para enxergar bem em todos os ambientes e condições. Por exemplo, carros autônomos desempenho ruim na chuva ou neblina porque essas condições afetam os sensores e câmeras do carro.
Agora, os cientistas projetaram um novo sistema de visão que utiliza lentes e sensores avançados modelados na estrutura do olho de um felino, levando a uma detecção e reconhecimento aprimorados de objetos. Eles descreveram seu sistema de visão computacional em um estudo publicado em 18 de setembro na revista Avanços da Ciência.
Eles escolheram um olho de gato para inspiração porque nossos amigos peludos têm ótima visão em ambientes claros e escuros. Durante o dia, a pupila de um gato tem uma forma vertical em forma de fenda que filtra a luz e reduz o brilho, ajudando o gato a se concentrar. A pupila então se alarga para permitir a entrada de mais luz à noite – com uma camada reflexiva chamada tapetum lucidum melhorando sua visão ao refletir a luz visível de volta através da retina e aumentando a luz disponível para os fotorreceptores.
Da mesma forma, o novo sistema inclui uma abertura em forma de fenda que ajuda a filtrar a luz desnecessária e a destacar objetos importantes em condições de muita luz, e depois usa camadas reflexivas como as encontradas nos olhos dos gatos para melhorar a visibilidade em condições de pouca luz.
“As câmeras robóticas muitas vezes têm dificuldade para localizar objetos em fundos movimentados ou camuflados, especialmente quando as condições de iluminação mudam. Nosso design resolve isso permitindo que os robôs desfoquem detalhes desnecessários e foquem em objetos importantes”, disse o principal autor do estudo. Canção do jovem Minprofessor de engenharia eletrônica no Instituto de Ciência e Tecnologia de Gwangju (GIST), na Coreia do Sul, disse em um declaração.
E como o sistema de visão computacional depende de lentes especializadas, em vez de um processamento computacional robusto, ele é mais eficiente em termos energéticos, acrescentou Song.
Quando os pesquisadores testaram seu sistema, eles descobriram que ele desfocava com sucesso os objetos de fundo, mantendo o foco no objeto alvo. Eles também usaram uma rede neural – uma coleção de algoritmos de aprendizado de máquina projetados para processar informações de maneira semelhante ao cérebro humano – para ajudar o sistema a perceber melhor objetos importantes.
Eles acrescentaram que para que o sistema fosse implantado em ambientes práticos e comerciais, seria necessário melhorar a resolução de pixels do campo de visão. Mas poderá, no futuro, ser integrado em robôs e outras máquinas, incluindo drones militares e robôs de vigilância, disseram os cientistas.
Em particular, a tecnologia poderia ser suficientemente proficiente para permitir que os robôs detectem, rastreiem e reconheçam alvos em ambientes em constante mudança, onde pode ser muito difícil vê-los.
