CEA-Leti, yüz tanıma yoluyla akıllı telefonları ve küçük cihazları etkinleştiren sektörün ilk otonom görüntüleyicisini talep etti. Bu görüntüleyici, tüm aydınlatma koşulları için otomatik pozlamayı, hareket algılamayı, olaya dayalı işlevsellik için özellik çıkarmayı ve yapay zeka tabanlı nesne algılamayı birleştirir.
µWAI (mikro-WAY) adı verilen otonom görüntüleyici, 1 €'luk bir madeni para kadar küçüktür ve ultra düşük güçte uyandırma sağladığı söylenen, optimize edilmiş bir algoritmik boru hattıyla birlikte tasarlanmış yeni bir okuma ve işleme mimarisine sahiptir. maliyet tasarrufu için modlar ve kompakt silikon uygulaması.
Otonom görüntüleyici nedir? Bu yeni bir görüntü sınıfıdır algılayıcı CEA-Leti'nin endüstriyel ortaklık yöneticisi Antoine Dupret, otonom görüntü edinme ve görüntü işlemenin sıkı ortak tasarımıyla bunun mümkün olduğunu söyledi. "Aslında bu, ilgili bilgiyi çıkarmak için sahneyi analiz ettiği için daha ziyade bir görüş sensörü."
Teknoloji araştırma enstitüsü, bunun tüm aydınlatma koşulları için otomatik pozlamayı (değişken koşullarda doğru tanıma için) ve 88 dB dinamik aralığı, hareket algılamayı, olaya dayalı işlevsellik için özellik çıkarımını ve birlikte birleştiren ilk akıllı görüntü sensörü olduğunu söyledi. Son derece güvenilir tanımlamayı (%95 doğrulukla) tetikleyen yapay zeka tabanlı nesne tanıma.
CEA-Leti'nin otonom görüntüleme cihazı µWAI (Resim : CEA-Leti)
Yapay zeka tabanlı tanıma iki temel avantaj sunar. "Yapay zekanın otonom görüntülemede kullanılan iki önemli özelliği var. İlk olarak yapay zeka, yüksek tanınma oranına ulaşmayı sağlar. Sonunda yanlış alarm uyandırmalarının sayısını azaltarak güç tüketimini daha da azaltıyor" dedi Dupret. “İkincisi, yapay zeka bir dereceye kadar çok yönlüdür; yani aynı algoritma ve/veya donanım, yalnızca öğrenilen özellikler olan 'ağırlıklar' değiştirilerek farklı nesnelerin tanınması için kullanılabilir. Dolayısıyla otonom görüntüleyici diğer nesneleri tanımak için kullanılabilir.”
Enerji tasarrufu
Görüntüleyicinin temel özellikleri (tüm aydınlatma koşulları için otomatik pozlama, hareket algılama, olaya dayalı işlevsellik için özellik çıkarma ve yapay zeka tabanlı nesne tanıma) birkaç on pJ/piksel/ için son derece güvenilir karar almayı mümkün kılar. CEA-Leti'ye göre mevcut kullanıma hazır sistemlerden daha iyi performans gösteren çerçeve.
Dupret, "Rakamlar güç tüketiminden, kare hızından ve görüntü sensörünün çözünürlüğünden elde edilmiştir" dedi. “15 mW güç tüketimiyle 100 fps hızında çalışan bir VGA görüntü sensörü dikkate alındığında piksel ve kare başına enerji, herhangi bir işlem yapılmadan 100e-3/310e3/15=21 nJ/piksel/kare olur.”
Araştırmacı, düşük güçlü bir kamera artı bir işlemcinin kullanıldığı tipik bir uygulamanın, µWAI görüntüleyiciden yaklaşık 10,000 kat daha fazla enerji gerektirdiğini söyledi.
Dupret, bir COTS uygulamasının en az bir görüntü sensörü ve bir mikro denetleyici gerektirdiğini söyledi. "Tipik bir düşük çözünürlüklü görüntü sensörü onlarca miliwatt tüketiyor. Örneğin pozlama süresini ayarlamak için işleyişini uyarlamak için bir mikro denetleyici gerektirir. Daha sonra görüntünün analiz edilmesi gerekir. Sonuçta minimum güç bütçesi yüzlerce miliwatt aralığında.”
CEA-Leti, IoT uygulamalarının gerekliliklerini karşılayan görüntüleyici için 3-6 µW'lık çalışmayı öne sürüyor ve cihaz, beş yıl süren bir düğme pil ile çalışabiliyor.
Ancak Dupret, kazanımın alan veya hacim açısından o kadar da dramatik olmadığını söyledi. "Otonom görüntüleyicinin amacı daha karmaşık bir sistemi uyandırmaktır. Bu nedenle görüntülerden daha fazla yararlanmak için başka işlemcilere ihtiyaç var.”
Görüntüleyici ayrıca, görüntüler görüntü sensörünün kendisinde işlendiğinden gizlilikle uyumlu yapay zeka tabanlı tanıma da sağlar. “μWAI görüntü sensörü, görüntü sensörü içerisinde (herhangi bir çerçeve belleği olmadan) anında veri işleme gerçekleştiriyor. Dolayısıyla sahnenin içeriği çipin dışına gönderilmiyor ve yalnızca bir dizi özellik gönderiliyor."
µWAI görüntü sensörüne yönelik uygulamalar arasında mobil cihazlarda otomatik geçiş ve yüz tanımlama, ev aletlerinin temassız akıllı geçişi ve akıllı evlerdeki spor ve eğlence cihazları yer alıyor. Akıllı görüntü sensörü ayrıca yüz tanıma, kişi sayma, akıllı binalarda alarm tetikleme, araç içi durum farkındalığı, sürücü tanımlama, park durumu farkındalığı ve otomobillerde akıllı kilit açma sistemi için de kullanılabilir.
CEA-Leti'nin ekibi, belirli akıllı görüntüleme ürünleri geliştirmek için STMicroelectronics ile el ele çalışıyor ve ürün yelpazesini genişletmeyi amaçlıyor. teknoloji Dupret, diğer kullanım durumlarına yönelik dedi. Şu anda CEA-Leti, STMicroelectronics'in en son teknolojiye sahip CIS teknolojisinden ve BIS pikselinden yararlanıyor.
Dupret, "Bir sonraki başvuru endüstriyel ortaklarımızın neyi hedefleyeceğine bağlı olacak" dedi. “CEA-Leti, kişiye özel yenilikler geliştirmek için endüstriyel ortaklarla el ele çalışıyor.”
µWAI teknolojisi, CEA-Leti'nin 22 ve 23 Haziran 2021 tarihli dijital etkinliği Leti İnovasyon Günleri'nde tanıtılacak.