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.
¿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.