Technologie
Un capteur de vision basé sur le fonctionnement du cerveau optimise l’extraction des contours des objets sous différentes conditions d’éclairage.
Un nouveau capteur de vision, inspiré par les mécanismes neuronaux du cerveau, a été conçu pour améliorer l’extraction des contours d’objets dans des environnements d’éclairage varié.
Ce développement, réalisé par une équipe dirigée par le professeur Moon Kee Choi à UNIST, en collaboration avec plusieurs instituts, promet d’optimiser la perception des véhicules autonomes, drones et systèmes robotiques.
Le capteur imite la signalisation dopamine-glutamate des synapses, filtrant efficacement les informations non pertinentes tout en mettant en avant les éléments critiques tels que les contours d’objets.
Les tests expérimentaux ont montré une réduction significative de 91,8 % des données à transmettre, tout en améliorant la précision de reconnaissance à 86,7 %.
Ce capteur utilise des phototransistors ajustables, permettant une réponse adaptative aux variations de luminosité et garantissant une détection claire des contours.
La technologie a un potentiel d’application dans diverses industries, notamment la robotique et les systèmes IoT, en améliorant la vitesse de traitement et l’efficacité énergétique des systèmes de vision AI.