CEA-Leti טענה כי התמונה האוטונומית הראשונה של התעשייה מפעילה סמארטפונים ומכשירים קטנים באמצעות זיהוי פנים. תמונה זו משלבת חשיפה אוטומטית לכל תנאי התאורה, זיהוי תנועה, מיצוי תכונות לתפקוד מבוסס אירועים, וזיהוי אובייקטים מבוסס בינה מלאכותית.
הדמות האוטונומית, המכונה µWAI (micro-WAY), קטנה כמו מטבע של € 1 וכוללת ארכיטקטורת קריאה ועיבוד חדשנית שתוכננה יחד עם צינור אלגוריתמי אופטימיזציה, שלדבריו מספק השכמה עם צריכת חשמל נמוכה במיוחד. מצבים ויישום סיליקון קומפקטי לחיסכון בעלויות.
מהו תמונה אוטונומית? זהו סוג חדש של דימוי חיישן עם העיצוב המשותף המהודק של רכישת תמונות ועיבוד תמונה אוטונומית, אמר אנטואן דופרט, מנהל השותפות התעשייתית של CEA-Leti. "לאמיתו של דבר, זהו דווקא חיישן ראייה מכיוון שהוא מנתח את הסצנה כדי לחלץ את המידע הרלוונטי."
מכון המחקר הטכנולוגי נמסר כי זהו חיישן התמונה החכם הראשון המשלב חשיפה אוטומטית לכל תנאי התאורה (לזיהוי מדויק בתנאים משתנים) וטווח דינמי 88-dB, יחד עם זיהוי תנועה, מיצוי תכונות לתפקוד מבוסס אירועים, ו זיהוי אובייקטים מבוסס AI המפעיל זיהוי אמין ביותר (עם דיוק של 95%).
מכשיר הדמיה האוטונומי של CEA-Leti µWAI (תמונה: CEA-Leti)
הכרה מבוססת AI מציעה שני יתרונות מרכזיים. "ל- AI יש שני מאפיינים חשובים המנוצלים בתמונה האוטונומית. ראשית, AI מאפשר להשיג יחס זיהוי גבוה. בסופו של דבר זה מקטין עוד יותר את צריכת החשמל על ידי צמצום מספר ההשכמות של אזעקות שווא, "אמר דופר. "שנית, AI הוא, במידה מסוימת, תכליתי, כלומר, ניתן להשתמש באותו אלגוריתם ו / או חומרה לצורך זיהוי של אובייקטים שונים על ידי שינוי" המשקולות ", התכונות הנלמדות. מכאן ניתן להשתמש בתמונה האוטונומית לזיהוי עצמים אחרים. "
שמירת אנרגיה
יחד, המאפיינים העיקריים של התמונה - חשיפה אוטומטית לכל תנאי התאורה, זיהוי תנועה, מיצוי תכונות לתפקוד מבוסס אירועים, וזיהוי אובייקטים מבוסס AI - מאפשרים קבלת החלטות אמינה ביותר עבור כמה עשרות pJ / פיקסל / מסגרת, בהשוואה למערכות מדף קיימות, על פי CEA-Leti.
"הנתונים נגזרים מצריכת החשמל, קצב המסגרות והרזולוציה של חיישן התמונה", אמר דופרט. "בהתחשב בחיישן תמונה VGA המתפקד ב 15 fps עם צריכת חשמל של 100 mW, האנרגיה לפיקסל ולמסגרת היא 100e-3 / 310e3 / 15 = 21 nJ / pixel / frame, ללא כל עיבוד."
החוקרת אמרה כי יישום אופייני באמצעות מצלמה עם צריכת חשמל נמוכה בתוספת מעבד דורש אנרגיה פי 10,000 יותר מאשר תמונה µWAI.
Dupret אמר כי יישום COTS דורש לכל הפחות חיישן תמונה אחד ומיקרו-בקר אחד. "חיישן תמונה טיפוסי ברזולוציה נמוכה צורך כמה עשרות מילי-וואט. זה מחייב מיקרו-בקר להתאים את תפקודו, למשל, להתאים את זמן החשיפה. לאחר מכן יש לנתח את התמונה. בסך הכל תקציב הכוח המינימלי הוא בטווח של מאות מילי-וואט. "
CEA-Leti מציג פעולת 3-6 µW עבור הדמיה, העונה על הדרישות ליישומי IoT, והיא יכולה לעבוד עם תא כפתורים שנמשך חמש שנים.
עם זאת, הרווח אינו כה דרמטי ביחס לאזור או לנפח, אמר דופרט. "הצלם האוטונומי נועד להעיר מערכת מורכבת יותר. מכאן שיש צורך במעבדים אחרים כדי לנצל עוד את התמונות. "
התמונה מספקת גם זיהוי מבוסס AI המתאים לפרטיות מכיוון שהתמונות מעובדות בתוך חיישן התמונה עצמו. "חיישן התמונה µWAI מבצע עיבוד נתונים תוך כדי טיסה בתוך חיישן התמונה (ללא זיכרון מסגרת). מכאן שתוכן הסצנה לא נשלח מחוץ לשבב ורק קבוצה של תכונות. "
היישומים לחיישן התמונה µWAI כוללים מיתוג אוטומטי וזיהוי פנים במכשירים ניידים, מיתוג חכם ללא מגע של מכשירי חשמל ביתיים, ומכשירי ספורט ובידור בבתים חכמים. חיישן התמונה החכם יכול לשמש גם לזיהוי פנים, ספירת אנשים, הפעלת אזעקה בבניינים חכמים, מודעות למצב פנים של רכב, זיהוי נהג, מודעות למצב חניה ומערכת לפתיחה חכמה ברכבים.
הצוות של CEA-Leti עובד יד ביד עם STMicroelectronics כדי לפתח מוצרים ספציפיים להדמיה חכמה כשהם מחפשים להרחיב את טֶכנוֹלוֹגִיָה למקרי שימוש אחרים, אמר דופרט. נכון לעכשיו, CEA-Leti ממנפת את טכנולוגיית ה-CIS והפיקסל BIS המתקדמת של STMicroelectronics.
"היישום הבא יהיה תלוי במה שהשותפים התעשייתיים שלנו יתמקדו," אמר דופר. "CEA-Leti עובדת יד ביד עם שותפים תעשייתיים לפיתוח חידושים בהתאמה אישית."
טכנולוגיית µWAI תוצג באירוע הדיגיטלי של CEA-Leti, Leti Innovation Days, 22 ו -23 ביוני 2021.