Un team di ricerca dell’Università di Hong Kong (HKU) ha sviluppato un sistema rivoluzionario chiamato Neuromorphic Exposure Control (NEC), progettato per ottimizzare la visione artificiale in ambienti con variazioni estreme di illuminazione. Pubblicato su Nature Communications, questo sistema si ispira al funzionamento della visione periferica umana, introducendo un metodo innovativo che migliora significativamente la velocità e l’adattabilità delle telecamere in scenari dinamici.
Come funziona il sistema Neuromorphic Exposure Control (NEC)
Il NEC supera i limiti dei tradizionali sistemi Automatic Exposure (AE), che spesso falliscono di fronte a cambiamenti improvvisi di luminosità, come l’uscita da un tunnel o l’abbagliamento del sole. Il sistema NEC utilizza un nuovo approccio basato su event cameras, ovvero sensori avanzati in grado di catturare le variazioni di luminosità pixel per pixel come eventi asincroni, anziché acquisire fotogrammi statici.
Per rendere possibile questo miglioramento, il team ha sviluppato l’algoritmo Trilinear Event Double Integral (TEDI), che opera a una velocità di 130 milioni di eventi al secondo su un singolo processore, permettendo una gestione in tempo reale delle esposizioni luminose e migliorando la percezione visiva delle macchine in contesti critici.
Applicazioni del sistema NEC
Il sistema NEC è stato testato con successo in diversi scenari applicativi, dimostrando un miglioramento significativo rispetto alle tecnologie convenzionali:
- Guida autonoma: ha migliorato la precisione del rilevamento degli ostacoli del 47.3% quando i veicoli escono da un tunnel ed entrano in un’area con forte luce solare.
- Realtà aumentata (AR): ha aumentato dell’11% la precisione del tracciamento delle mani in ambienti con luci chirurgiche intense.
- Ricostruzione 3D: ha permesso un funzionamento continuo della tecnologia SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) anche in condizioni di sovraesposizione, dove i metodi convenzionali falliscono.
- Assistenza chirurgica AR: ha garantito una visualizzazione chiara e ininterrotta durante le operazioni, adattandosi automaticamente ai cambiamenti di illuminazione.
Il futuro della visione artificiale con il NEC
Secondo il Professor Jia Pan, uno dei ricercatori principali del progetto, questa tecnologia rappresenta un passo avanti nella convergenza tra principi biologici e ingegneria computazionale. Il NEC non solo migliora i sistemi di visione artificiale, ma introduce un paradigma innovativo per l’elaborazione delle immagini e il controllo delle macchine in tempo reale.
Il Professor Yifan Evan Peng ha evidenziato il contributo del NEC nel campo dell’ingegneria neuromorfica, dimostrando come l’integrazione tra sensing basato su eventi e algoritmi bio-ispirati possa creare sistemi più efficienti e resilienti in ambienti estremi.
A lungo termine, il NEC apre nuove possibilità nella progettazione di sensori ottici avanzati, nel controllo delle macchine basato su principi biologici e nello sviluppo di algoritmi di elaborazione delle immagini più efficienti. Lo studio completo è disponibile su Nature Communications.
