Un equipo interdisciplinario de investigadores de Northeastern ha construido un dispositivo que puede reconocer "millones de colores" usando nuevas técnicas de inteligencia artificial, un gran paso, dicen, en el campo de la visión artificial, un espacio altamente especializado con amplias aplicaciones para una variedad de tecnologías

La máquina, que los investigadores llaman "A-Eye", es capaz de analizar y procesar el color con mucha más precisión que las máquinas existentes, según un artículo que detalla la investigación publicado en Materials Today. . La capacidad de las máquinas para detectar o "ver" el color es una característica cada vez más importante a medida que la industria y la sociedad en general se vuelven más automatizadas, dice Swastik Kar, profesor asociado de física en Northeastern y coautor de la investigación.

"En el mundo de la automatización, las formas y los colores son los elementos más utilizados por los cuales una máquina puede reconocer objetos", dice Kar.

El avance es doble. Los investigadores pudieron diseñar material bidimensional cuyas propiedades cuánticas especiales, cuando se integran en una ventana óptica utilizada para dejar entrar la luz en la máquina, pueden procesar una rica diversidad de colores con "muy alta precisión", algo que los profesionales en el campo no han logrado. sido capaz de lograr antes.

Además, A-Eye es capaz de "reconocer y reproducir con precisión los colores 'vistos' sin desviación de su espectro original" gracias, también, a los algoritmos de aprendizaje automático desarrollados por un equipo de investigadores de IA, dirigido por Sarah Ostadabbas, asistente profesor de ingeniería eléctrica e informática en Northeastern. El proyecto es el resultado de una colaboración única entre los laboratorios de materiales cuánticos y Cognición Aumentada de Northeastern.

La esencia del descubrimiento tecnológico se centra en las propiedades cuánticas y ópticas de la clase de material, llamados dicalcogenuros de metales de transición. Los investigadores han aclamado durante mucho tiempo que los materiales únicos tienen un "potencial prácticamente ilimitado", con muchas "aplicaciones electrónicas, optoelectrónicas, de detección y almacenamiento de energía".

"Se trata de lo que le sucede a la luz cuando pasa a través de la materia cuántica", dice Kar. "Cuando cultivamos estos materiales en una determinada superficie y luego permitimos que la luz pase a través de ella, lo que sale de este otro extremo, cuando cae sobre un sensor, es una señal eléctrica que luego el grupo [de Ostadabbas] puede tratar como datos. "

En lo que respecta a la visión artificial, existen numerosas aplicaciones industriales para esta investigación vinculadas, entre otras cosas, a los vehículos autónomos, la clasificación agrícola y las imágenes satelitales remotas, dice Kar.

"El color se usa como uno de los componentes principales para reconocer lo 'bueno' de lo 'malo', lo 'bueno' de lo 'no bueno', por lo que aquí hay una gran implicación para una variedad de usos industriales", dice Kar.

Las máquinas generalmente reconocen el color descomponiéndolo, usando filtros RGB (rojo, verde, azul) convencionales, en sus componentes constituyentes, luego usan esa información para adivinar y reproducir el color original. Cuando apunta una cámara digital a un objeto de color y toma una foto, la luz de ese objeto fluye a través de un conjunto de detectores con filtros frente a ellos que diferencian la luz en esos colores RGB primarios.

Puede pensar en estos filtros de color como embudos que canalizan la información visual o los datos en cuadros separados, que luego asignan "números artificiales a los colores naturales", dice Kar.

"Entonces, si solo lo divide en tres componentes [rojo, verde, azul], existen algunas limitaciones", dice Kar.

En lugar de usar filtros, Kar y su equipo usaron "ventanas transmisivas" hechas del material bidimensional único.

"Estamos haciendo que una máquina reconozca el color de una manera muy diferente", dice Kar. "En lugar de descomponerlo en sus componentes principales rojo, verde y azul, cuando aparece una luz de color, digamos, en un detector, en lugar de solo buscar esos componentes, estamos utilizando toda la información espectral. Y además de eso, están utilizando algunas técnicas para modificarlos y codificarlos, y almacenarlos de diferentes maneras. Por lo tanto, nos proporciona un conjunto de números que nos ayudan a reconocer el color original de manera mucho más única que la forma convencional".

A medida que la luz atraviesa estas ventanas, la máquina procesa el color como datos; incorporados hay modelos de aprendizaje automático que buscan patrones para identificar mejor los colores correspondientes que analiza el dispositivo, dice Ostadabbas.

"A-Eye puede mejorar continuamente la estimación del color al agregar cualquier conjetura corregida a su base de datos de entrenamiento", escribieron los investigadores. + Explora más

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