Carros autônomos: Eles terão visão de raio X

Uma equipe de pesquisadores científicos aproveitou o poder da inteligência artificial (IA) para criar um sistema baseado em laser que pode gerar imagens em tempo real de locais aonde o campo de visão humano não alcança. Uma das possibilidades de para esta nova ferramenta, são os carros autônomos.

A capacidade que a inteligência artificial tem se mostrado em máquinas, que utilizam suas redes neurais artificiais, tem permitido um aprendizado profundo. Esta tecnologia, que tem se desenvolvido cada vez mais nos últimos anos, já está sendo utilizada na identificação de imagens, reconhecimento de fala, filtragem de redes sociais, tradução automática, bioinformática e em diversos outros meios. Com isso, o aprendizado de uma máquina com inteligência artificial, pode obter resultados semelhantes ou às vezes ainda melhor que especialistas humanos.

 

A invenção

Recentemente, um grupo de cientistas, aproveitou a capacidade de aprendizado que uma IA tem, para construir um sistema capaz de gerar imagens em tempo real, a partir da emissão de lasers. Com mais algumas melhorias, o sistema poderá permitir que os carros autônomos “enxerguem” possíveis obstáculos, como carros estacionados ou um grupo de pessoas atravessando um cruzamento, antes mesmo de chegar ao ponto aonde nós humanos, seríamos capazes de enxergar estes obstáculos.

A equipe publicou suas descobertas na revista científica Optica. Christopher A. Metzler, líder da equipe, afirmou que, em comparação com outros métodos, o sistema de imagens sem linha de visão, produz imagens de alta resolução, a uma velocidade excepcionalmente alta. Desse modo, segundo ele, somente por essa capacidade, o sistema permitirá usos antes só imaginados por nós. Pense em ler a placa do carro que está oculta; ou identificar o rosto de alguém que está trancado dentro de um quarto. Ou permitir que carros autônomos identifiquem carros em alta velocidade em um cruzamento e possam se antecipar a um acidente.

Até o momento, o novo sistema pode detectar detalhes minuciosos de objetos ocultos a 1 metro de distância. A intenção é mostrar pequenas coisas em alta resolução. Segundo Felix Heide, um dos autores, o trabalho deles dá um passo em direção a aplicações significativas em navegação, robótica de imagens médicas e defesa.

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Então, como o sistema funciona?

O sistema usa convenientemente um sensor de câmera já disponível comercialmente. Além disso, ele usa uma fonte de laser padrão aprimorada, semelhante àquela encontrada na ponta de uma caneta a laser.
A ideia é que um raio laser rebote de uma parede visível para objetos ocultos e, em seguida, volte para a parede. Desta forma, ao retornar para a parede, ele cria um padrão de interferência que codifica a forma dos objetos-alvo ocultos. O efeito speckle é uma consequência da interferência de numerosas ondas da mesma frequência, com amplitudes diferentes e que se somam para gerar uma onda resultante com amplitude e intensidade variadas. Além disso, o padrão retornado deve ser reconstruído digitalmente, dando forma ao objeto oculto.

A coautora Prasanna Rangarajan afirmou que, em comparação com outros métodos, seu sistema de inteligência artificial é muito menos sensível, e pode, portanto, ser operado com tempos de exposição muito mais curtos.
Os cientistas distinguiram com precisão o ruído, o que os capacitou a sintetizar dados para treinar seu algoritmo para resolver o problema de reconstrução. Testaram seu novo método recriando imagens de pequenos números (1 centímetro de altura) e letras ofuscadas atrás de um canto. Com um tempo de exposição de apenas um quarto de segundo, seu método produziu reconstruções em uma resolução de 300 mícron.

Certamente, se os pesquisadores tiverem êxito em sua invenção, o tráfego no futuro poderá ser muito mais seguro para os carros autônomos. Além disso, os astrônomos poderão ter uma nova ferramenta para descobrir os mistérios ocultos do nosso sistema solar. Atualmente, está sendo feito um trabalho para tornar o sistema mais prático para uma variedade maior de aplicações.

Crédito imagem: pxhere

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