SNAP — первый в своем роде нейропроцессор, способный самостоятельно обучаться распознаванию и подсчету определенных объектов в потоке видеоданных

Представители компании BrainChip Inc. объявили о разработке системы распознавания визуальной информации Autonomous Visual Feature Extraction (AVFE), основой которой является новый нейронный процессор SNAP, построенный на базе уникальной технологии передачи и обработки информации. Вместо традиционных уровней, определяющих значения логических единиц и нулей, в технологии STDP (Spike Time Dependent Plasticity) используются всплески сигнала (пики), в которых может быть заключено большое количество информации, что, в свою очередь, позволяет достаточно просто реализовать функцию самообучения.

Первые испытания системы AVFE, которая использовала цифровой видеодатчик Davis от швейцарской компании Inilabs GmbH, показали, что ее функции идеально подходят для реализации более сложных систем, способных выделять из неупорядоченного потока визуальной информации отдельные элементы с заданными параметрами. Стоит ли упоминать, что такая функция является одной из основных функций систем управления автомобилями-роботами, беспилотными летательными аппаратами и т.п.

Система AVFE на базе процессор SNAP, внутри которого находится достаточно сложная нейронная сеть, способна обрабатывать до 100 миллионов визуальных событий в секунду. И в течение всего нескольких секунд система способна обучаться идентифицировать и подсчитывать количество определенных объектов из входного видеопотока. Датчик Davis кардинально отличается от датчиков традиционных видео- и фотокамер, вместо того, чтобы формировать традиционное растровое изображение, каждый пиксель этой "искусственной сетчатки" производит один или несколько всплесков сигнала в ответ на изменения уровня контрастности изображения.

До момента начала самообучения система AVFE абсолютно ничего не "знает" о потоке видеоинформации, который ей предстоит обрабатывать. Но, как только данные начинают поступать на вход системы, она начинает отслеживать изменения контрастности и искать определенные образы, совершенствуя свои способности с каждым разом. Такая способность системы AVFE позволяет ей обрабатывать любые данные, не только визуальные, поставляемые датчиками типа Davis, но и данные других типов, источниками которых являются радары, лазерные или ультразвуковые сканеры.

Первые испытания системы AVFE были проведены на одной из дорог в Пасадене, Калифорния. В течение пробного прогона, который длился 78.5 секунд, система обучилась распознавать автомобили различных типов, после чего она смогла подсчитывать их количество в режиме реального времени. "Эти испытания показали, что система AVFE на базе нейропроцессора BrainChip SNAP способна научиться извлекать информацию из видеопотока и использовать ее без любого содействия или вмешательства со стороны человека" - рассказывает Питер ван дер Мэйд (Peter van der Made), основатель компании BrainChip и разработчик процессора SNAP.

Другие новости и советы по теме: