Проект, выходящий за рамки нейробиологии, машиностроения и информатики, основан на многолетних исследованиях зрения насекомых в университете.
В новой статье, опубликованной сегодня в журнале The Royal Society Interface, исследователи описывают, как уроки, полученные от насекомых и людей, могут быть применены в моделировании виртуальной реальности, позволяя системе искусственного интеллекта «преследовать» объект.
«Обнаружение и отслеживание мелких объектов на сложном фоне — очень сложная задача», — говорит ведущий автор статьи, аспирант по машиностроению Захра Багери.
"Представьте, что игрок в крикет или бейсбол пытается выиграть матч в дальнем поле.
У них есть секунды или меньше, чтобы обнаружить мяч, отследить его и предсказать его путь, когда он упадет на ярком фоне возбужденных фанатов в толпе — все время бегая или даже ныряя к точке, где, по их прогнозам, он упадет!
«Инженеры-робототехники все еще мечтают предоставить роботам сочетание острых глаз, быстрых рефлексов и гибких мышц, которые позволят начинающему чемпиону овладеть этим навыком», — говорит она.
Исследования, проведенные в лаборатории нейробиолога Университета Аделаиды доктора Стивена Видермана (Школа медицинских наук), показали, что летающие насекомые, такие как стрекозы, демонстрируют замечательное поведение, управляемое визуально.
Это включает в себя погоню за товарищами или добычей даже в присутствии отвлекающих факторов, например стаи насекомых.
"Они выполняют эту задачу, несмотря на низкую остроту зрения и крошечный мозг размером с рисовое зерно. «Стрекоза преследует добычу со скоростью до 60 км / ч, захватывая ее с вероятностью успеха более 97%», — говорит г-жа Багери.
Команда инженеров и нейробиологов разработала необычный алгоритм, который помогает имитировать это визуальное отслеживание. «Вместо того, чтобы просто удерживать цель точно по центру поля зрения, наша система фиксируется на заднем плане и позволяет цели двигаться против него», — говорит г-жа Багери. "Это уменьшает отвлекающие факторы от фона и дает время для работы основной обработки движений мозга.
Затем он делает небольшие движения взгляда и поворачивается к цели, чтобы цель оставалась примерно фронтальной."
Эта био-вдохновленная система «активного зрения» была протестирована в мирах виртуальной реальности, состоящих из различных природных сцен.
Команда из Аделаиды обнаружила, что он работает так же надежно, как и современные инженерные алгоритмы слежения за целями, при этом работая до 20 раз быстрее.
«Этот тип производительности может позволить приложениям в реальном времени использовать довольно простые процессоры», — говорит доктор Видерман, возглавляющий проект и разработавший оригинальный механизм определения движения после регистрации реакции нейронов в мозгу стрекозы.
"В настоящее время мы переносим алгоритм на аппаратную платформу — автономного робота, вдохновленного биологией."