Un equipo de investigación dirigido por el profesor Jia Pan y el profesor Yifan Evan Peng del Departamento de Ciencias de la Computación e Ingeniería Eléctrica y Electrónica bajo la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Hong Kong (HKU), en colaboración con el Investigador de la Universidad Nacional de Australia, ha desarrollado recientemente un sistema de management de expulsión neuromórfica (NEC) que revoluciona la visión de la visión de la máquina de iluminación extrema. Publicado en Comunicaciones de la naturalezaeste sistema de inspiración biológicamente imita la visión periférica humana para lograr una velocidad y robustez sin precedentes en entornos de percepción dinámica.
Los sistemas de exposición automática tradicional (AE) dependen de la retroalimentación iterativa de las imágenes, creando un dilema de pollo y huevo que falla en cambios de brillo repentino (por ejemplo, túneles, resplandor). El sistema NEC resuelve esto al integrar las cámaras de eventos, sensores que capturan el brillo por píxel cambia como “eventos” asíncronos, con un nuevo algoritmo de doble integral (TEDI) del evento trilineal. Este enfoque: opera a 130 millones de eventos/seg en una sola CPU, lo que permite la implementación de borde.
“Como cómo nuestros alumnos se adaptan instantáneamente a la luz, NEC imita la sinergia biológica entre las vías retinianas”, explicó el Sr. Shijie Lin, el primer autor del artículo. “Al fusionar las transmisiones de eventos con métricas de luz física, evitamos los cuellos de botella tradicionales para ofrecer una visión agnóstica de iluminación”.
En las pruebas, el equipo ha validado NEC en escenarios de misión crítica:
- Conducción autónoma: Precisión de detección mejorada (mapa +47.3%) cuando los vehículos salen de los túneles a la luz photo voltaic cegadora.
- Realidad aumentada (AR): Logró una estimación de pose (PCK) del 11% para el seguimiento de las manos bajo luces quirúrgicas.
- Reconstrucción 3D: Habilitó un SLAM continuo en entornos sobreexpuestos donde los métodos convencionales fallan.
- Asistencia médica AR: Mantuvo una visualización intraoperatoria clara a pesar de los ajustes dinámicos de atención.
El profesor Jia Pan dijo: “Este avance representa un salto significativo en la visión synthetic al cerrar la brecha entre los principios biológicos y la eficiencia computacional. El sistema NEC no solo aborda las limitaciones del management de exposición tradicional, sino que también allana el camino para sistemas de visión más adaptativos y resilientes en aplicaciones del mundo actual, desde vehículos autónomos hasta robóticas médicas”.
El profesor Evan Y. Peng comentó: “Nuestro trabajo de colaboración ha sido elementary para superar los límites de la ingeniería neuromórfica. Al aprovechar la detección basada en eventos y los algoritmos bioinspirados, hemos creado un sistema que no solo es más rápido sino también más robusto en condiciones extremas. Este es un testimonio del poder de la investigación interdisciplinaria en la resolución de la ingeniería complejas.
A largo plazo, el paradigma NEC ofrece un nuevo esquema de procesamiento de marco de eventos que scale back la carga de procesamiento de eventos/imágenes de alta resolución e incorpora principios bioplausibles en el management de bajo nivel de los ojos de la máquina. Esto abre nuevas vías para el diseño de la cámara, el management del sistema y los algoritmos aguas abajo. El éxito del equipo en la incorporación de la sinergia neuromórfica en varios sistemas es un hito que puede inspirar muchas tuberías de procesamiento óptico/imagen/neuromórfica e implica implicaciones económicas y prácticas directas para la industria.
