Les nouvelles caméras intelligentes apprennent et traitent ce qu’elles voient
Développée par des chercheurs au Royaume-Uni, cette technologie promet d’accroître l’efficacité des déplacements autonomes.
Dans un développement susceptible de faire cracher leur café matinal aux fans de Terminator, les chercheurs en robotique et en intelligence artificielle (IA) développent des systèmes de caméras qui apprennent ce qu’ils voient.
Ces systèmes permettent de bloquer les données inutiles en temps réel et, ce faisant, d’accélérer considérablement le traitement des informations visuelles.
Cette technologie, qui fait partie d’une collaboration entre l’université de Manchester et l’université de Bristol au Royaume-Uni, présente un grand potentiel pour le traitement autonome des images des véhicules et, en particulier, pour Skynet.
Nouvelles caméras intelligentes
Les technologies actuelles de voyage autonome reposent largement sur une combinaison de caméras numériques et d’unités de traitement graphique (GPU) conçues pour rendre des graphiques pour les jeux vidéo.
Le problème est que ces systèmes transmettent généralement une grande quantité d’informations visuelles inutiles entre les capteurs et les processeurs. Par exemple, un véhicule autonome pourrait traiter les détails des arbres sur le bord de la route. Ces informations supplémentaires consomment de l’énergie et prennent du temps de traitement.
Dans cette optique, l’équipe du Royaume-Uni s’est attachée à développer une approche différente pour une intelligence visuelle plus efficace dans les machines. Deux documents distincts issus de ces collaborations ont montré comment la détection et l’apprentissage des machines peuvent être combinés pour créer de nouveaux types de caméras pour les systèmes d’IA.
Il est intéressant de noter que leur système emprunte à un précepteur visuel très intelligent qui prévaut dans le monde naturel : l’œil humain.
« Nous pouvons nous inspirer de la façon dont les systèmes naturels traitent le monde visuel – nous ne percevons pas tout – nos yeux et notre cerveau travaillent ensemble pour donner un sens au monde et dans certains cas, les yeux eux-mêmes effectuent un traitement pour aider le cerveau à réduire ce qui n’est pas pertinent », a expliqué Walterio Mayol-Cuevas, professeur de robotique, de vision par ordinateur et de systèmes mobiles à l’université de Bristol, dans un communiqué de presse.
La compréhension visuelle dans les systèmes d’IA
Deux articles distincts, l’un dirigé par le Dr Laurie Bose et l’autre par Yanan Liu à Bristol, détaillent la mise en œuvre des réseaux neuronaux convolutionnels (CNN) – une forme d’algorithme d’IA qui permet la compréhension visuelle – sur le plan de l’image.
Les CNN sont capables de classer des images à des milliers de fois par seconde, sans jamais avoir à enregistrer ces images ou à les envoyer dans le pipeline de traitement.
Le travail utilise l’architecture SCAMP développée par Piotr Dudek, professeur de circuits et systèmes et PI de l’université de Manchester, et son équipe. SCAMP est une puce caméra-processeur qui comporte des processeurs interconnectés intégrés dans chaque pixel.
Le professeur Dudek a déclaré : « L’intégration de la détection, du traitement et de la mémoire au niveau du pixel permet non seulement d’obtenir des systèmes à haute performance et à faible latence, mais promet également un matériel à faible consommation d’énergie et à haute efficacité. »
« Les dispositifs SCAMP peuvent être mis en œuvre avec des empreintes similaires aux capteurs des caméras actuelles, mais avec la possibilité d’avoir un processeur universel massivement parallèle au point de capture de l’image. »
La recherche pointe vers un avenir de caméras intelligentes qui peuvent filtrer les données avant qu’elles ne soient envoyées pour traitement. Cette approche promet d’améliorer considérablement l’efficacité des systèmes autonomes sur les voitures, les camions et même les drones, ainsi qu’une foule d’autres développements imprévus – qui ne seront pas, espérons-le, de type apocalyptique.
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Source : Interesting Engineering – Traduit par Anguille sous roche
