Percepción Neuromórfica y la computación: El futuro de los sensores y la inteligencia artificial

Decimos que las principales tecnologías de visión por computador de hoy en día permiten que las máquinas «vean», al igual que los humanos. Nos referimos a los sensores de imagen actuales como los «ojos» de estas máquinas. Y llamamos a nuestros algoritmos más poderosos redes «neuronales» profundas. En realidad, los principios que subyacen a la visión por computadora convencional actual son completamente diferentes de los que subyacen a la visión biológica. Los sensores de imagen convencionales funcionan de manera muy diferente a los ojos que se encuentran en la naturaleza, y prácticamente no hay nada «neuronal» en las redes neuronales profundas.

Visión artificial
Percepción Neuromórfica.

¿Podemos obtener importantes ventajas implementando la visión por computadora utilizando los principios de la visión biológica? Los sensores y procesadores de imagen convencionales adquieren y procesan información visual como una serie de instantáneas grabadas a una velocidad de fotogramas fija, lo que da como resultado una resolución temporal limitada, un rango dinámico bajo y un alto grado de redundancia en datos y computación.

La naturaleza sugiere un enfoque diferente: los sistemas de visión biológicos son impulsados ​​y controlados por eventos dentro de la escena a la vista, y no, como las técnicas convencionales, por señales de control y temporización creadas artificialmente que no tienen relación con la fuente de la información visual.

El término «neuromórfico» se refiere a sistemas que imitan procesos biológicos. Los fundamentos de los enfoques de procesamiento y detección de imágenes basados ​​en eventos y bioinspirados, y explorará sus fortalezas y debilidades.

Demostrará que los sistemas de visión bioinspirados tienen el potencial de superar los sistemas convencionales basados ​​en marcos y permitir nuevas capacidades en términos de compresión de datos, rango dinámico, resolución temporal y eficiencia energética en aplicaciones como visión 3D, seguimiento de objetos, motor bucles de control y retroalimentación visual.