Redefiniendo la robótica la innovadora solución de visión por computadora de la Universidad de Purdue

Innovative computer vision solution from Purdue University redefining robotics.

Investigadores de la prestigiosa Universidad de Purdue han dado un salto significativo en el ámbito de la robótica, la visión artificial y la percepción. Su enfoque innovador ofrece una mejora notable respecto a las técnicas convencionales, prometiendo un futuro en el que las máquinas puedan percibir su entorno de manera más efectiva y segura que nunca.

Presentando a HADAR: Una revolución en la percepción de las máquinas

Zubin Jacob, profesor asociado Elmore de Ingeniería Eléctrica e Informática, en colaboración con el científico de investigación Fanglin Bao, presentó un método pionero llamado HADAR, que significa detección y medición asistida por calor. Su innovación ha captado una atención considerable, y este reconocimiento ha aumentado la expectativa en torno a las posibles aplicaciones de HADAR en diversos sectores.

Tradicionalmente, la percepción de las máquinas dependía de sensores activos como LiDAR, radar y sonar, que emiten señales para recopilar datos tridimensionales sobre su entorno. Sin embargo, estos métodos presentan desafíos, especialmente cuando se escalan. Son propensos a interferencias y pueden representar riesgos para la seguridad humana. Las limitaciones de las cámaras de video en condiciones de poca luz y el “efecto fantasma” en la imagen térmica convencional han complicado aún más la percepción de las máquinas.

HADAR busca abordar estos desafíos. “Los objetos y su entorno emiten y dispersan constantemente radiación térmica, lo que produce imágenes sin textura conocidas como el ‘efecto fantasma'”, explicó Bao. Continuó: “Las imágenes térmicas del rostro de una persona solo muestran contornos y cierto contraste de temperatura; no hay características, lo que da la sensación de haber visto un fantasma. Esta pérdida de información, textura y características es un obstáculo para la percepción de las máquinas utilizando radiación térmica”.

La solución de HADAR es una combinación de física térmica, imágenes infrarrojas y aprendizaje automático, lo que permite una percepción de las máquinas totalmente pasiva y consciente de la física. Jacob enfatizó el cambio de paradigma que HADAR trae consigo, afirmando: “Nuestro trabajo construye los fundamentos teóricos de la percepción térmica para mostrar que la oscuridad total lleva la misma cantidad de información que la luz del día. La evolución ha hecho que los seres humanos estén sesgados hacia el día. La percepción de las máquinas del futuro superará esta dicotomía duradera entre el día y la noche”.

Implicaciones prácticas y futuras direcciones

La efectividad de HADAR fue destacada por su capacidad para recuperar texturas en un escenario nocturno fuera de carretera. “La visión de HADAR TeX recuperó texturas y superó el efecto fantasma”, señaló Bao. Delineó con precisión patrones complejos como ondulaciones de agua y arrugas en la corteza de los árboles, mostrando sus capacidades sensoriales superiores.

Sin embargo, antes de que HADAR pueda integrarse en aplicaciones del mundo real como los coches autónomos o los robots, hay desafíos que abordar. Bao comentó: “El sensor actual es grande y pesado, ya que los algoritmos de HADAR requieren múltiples colores de radiación infrarroja invisible. Para aplicarlo a coches autónomos o robots, necesitamos reducir el tamaño y el precio al tiempo que hacemos las cámaras más rápidas”. La aspiración es mejorar la velocidad de cuadros del sensor actual, que actualmente crea una imagen cada segundo, para satisfacer las demandas de los vehículos autónomos.

En cuanto a las aplicaciones, aunque la visión de HADAR TeX está actualmente adaptada para vehículos automatizados y robots, su potencial se extiende mucho más allá. Desde agricultura y defensa hasta atención médica y monitoreo de la vida silvestre, las posibilidades son vastas.

En reconocimiento a su trabajo innovador, Jacob y Bao han obtenido financiación de DARPA y han recibido $50,000 del Fondo de Innovación Trask de la Oficina de Comercialización de Tecnología. El dúo ha divulgado su innovación a la Oficina de Comercialización de Tecnología de Purdue Innovates, dando los primeros pasos para patentar su creación.

Esta investigación transformadora de la Universidad de Purdue está lista para redefinir los límites de la percepción de las máquinas, abriendo camino a un futuro más seguro y eficiente en la robótica y más allá.

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