Cientistas planeiam criar uma rede neural autoaprendente capaz de se adaptar a diferentes ambientes

Cientistas planeiam criar uma rede neural autoaprendente capaz de se adaptar a diferentes ambientes

Investigadores do MIPT e de centros de investigação internacionais criaram a Un-ViTAStereo, uma tecnologia de visão estereoscópica que permite a robôs e veículos autónomos interpretar o mundo em três dimensões, sem zonas mortas. Segundo o serviço de imprensa do MIPT, o algoritmo calcula a distância aos objectos sem recorrer a lidars dispendiosos nem a anotações manuais, tornando a solução mais acessível e versátil.

Funcionamento da tecnologia Un-ViTAStereo

A Un-ViTAStereo é treinada com o modelo Depth Anything V2, que estima a profundidade relativa dos objectos a partir de uma única imagem, identificando sombras, perspectiva e sobreposições. Desta forma, o algoritmo selecciona apenas as previsões compatíveis com as indicações do «mentor», aumentando a precisão do seu desempenho.

O sistema opera em três fases: verifica se cada píxel corresponde às indicações recebidas, procura vizinhos verdes para os pontos vermelhos e cria contornos através de uma função de suavização da disparidade. Como resultado, a percentagem de erros graves no teste KITTI 2015 para veículos autónomos desceu para 5%, o que representa menos 23% de erros perigosos na determinação das distâncias aos objectos.

Próximos desenvolvimentos da Un-ViTAStereo

O MIPT salienta que a actual versão da Un-ViTAStereo é apenas o ponto de partida. Os cientistas pretendem desenvolver uma rede neural autoaprendente capaz de se ajustar a diferentes ambientes e recorrer a medições precisas de lidars para melhorar a exactidão. A nova tecnologia oferece amplas possibilidades para reforçar a segurança e as capacidades dos sistemas autónomos. O estudo foi publicado na IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology.