Un nuevo sensor bioinspirado puede reconocer objetos en movimiento en un solo cuadro de un video y predecir con éxito hacia dónde se moverán. Este sensor inteligente, descrito en un artículo de Nature Communications, será una herramienta valiosa en una variedad de campos, que incluyen detección de visión dinámica, inspección automática, control de procesos industriales, guía robótica y tecnología de conducción autónoma.

Los sistemas actuales de detección de movimiento necesitan muchos componentes y algoritmos complejos que realizan análisis cuadro por cuadro, lo que los hace ineficientes y consumen mucha energía. Inspirándose en el sistema visual humano, los investigadores de la Universidad Aalto han desarrollado una nueva tecnología de visión neuromórfica que integra detección, memoria y procesamiento en un solo dispositivo que puede detectar movimiento y predecir trayectorias.

En el centro de su tecnología se encuentra una serie de fotomemristores, dispositivos eléctricos que producen corriente eléctrica en respuesta a la luz. La corriente no se detiene inmediatamente cuando se apaga la luz. En cambio, se descompone gradualmente, lo que significa que los fotomemristores pueden ‘recordar’ efectivamente si han estado expuestos a la luz recientemente. Como resultado, un sensor hecho de una matriz de fotomemristores no solo registra información instantánea sobre una escena, como lo hace una cámara, sino que también incluye una memoria dinámica de los instantes anteriores.

« La propiedad exclusiva de nuestra tecnología es su capacidad para integrar una serie de imágenes ópticas en un cuadro », explica Hongwei Tan, el investigador que dirigió el estudio. ‘La información de cada imagen está incrustada en las siguientes imágenes como información oculta. En otras palabras, el cuadro final de un video también tiene información sobre todos los cuadros anteriores. Eso nos permite detectar movimiento antes en el video analizando solo el cuadro final con una red neuronal artificial simple. El resultado es una unidad de detección compacta y eficiente.’

Para demostrar la tecnología, los investigadores usaron videos que mostraban las letras de una palabra una a la vez. Debido a que todas las palabras terminaron con la letra ‘E’, el cuadro final de todos los videos se veía similar. Los sensores de visión convencionales no podían decir si la ‘E’ en la pantalla había aparecido después de las otras letras en ‘MANZANA’ o ‘GRAPE’. Pero la matriz de fotomemristores podría usar información oculta en el cuadro final para inferir qué letras lo habían precedido y predecir cuál era la palabra con casi un 100% de precisión.

En otra prueba, el equipo mostró los videos del sensor de una persona simulada moviéndose a tres velocidades diferentes. El sistema no solo pudo reconocer el movimiento mediante el análisis de un solo cuadro, sino que también predijo correctamente los cuadros siguientes.

La detección precisa del movimiento y la predicción de dónde estará un objeto son vitales para la tecnología de conducción autónoma y el transporte inteligente. Los vehículos autónomos necesitan predicciones precisas de cómo se moverán los automóviles, bicicletas, peatones y otros objetos para guiar sus decisiones. Al agregar un sistema de aprendizaje automático a la matriz de fotomemristores, los investigadores demostraron que su sistema integrado puede predecir el movimiento futuro en función del procesamiento en el sensor de un marco totalmente informativo.

« El reconocimiento y la predicción de movimiento mediante nuestra solución informática y de memoria compacta en el sensor brindan nuevas oportunidades en la robótica autónoma y las interacciones hombre-máquina », dice el profesor Sebastiaan van Dijken. « La información en el marco que obtenemos en nuestro sistema utilizando fotomemristores evita flujos de datos redundantes, lo que permite la toma de decisiones energéticamente eficientes en tiempo real ».