الهام از سیستم بینایی انسان برای بازشناسی اشیاء

پژوهشگران دانشگاه تهران موفق به پیاده سازی سخت افزاری سیستم بازشناسی اشیا با الهام از قشر بینایی مغز انسان شدند، دستاوردی که کمک به افراد نابینا جهت تشخیص موانع و آموزش زبان از جمله کاربردهای بالقوه آن است.

کد خبر: ۲۱۶۲۶۸

تاریخ: ۰۵ ارديبهشت ۱۳۹۷ - ۱۳:۵۰

به گزارش ایران اکونومیست به نقل از معاونت علمی و فناوری ریاست جمهوری، طرح مدل سازی و پیاده سازی سخت افزاری سیستم بازشناسی اشیا مبتنی بر قشر بینایی مغز با حمایت ستاد علوم و فناوری های شناختی معاونت علمی ریاست جمهوری انجام شده است.
بیژن علیزاده مجری این طرح اظهار کرد: تشخیص اشیاء یکی از موضوعات مهم در حوزه‌های مختلف با کاربردهای متنوع است. یکی از راه های بازشناسی اشیاء از سیستم بینایی انسان الهام گرفته شده است.
وی افزود: اینکه سامانه بینایی مغز انسان چطور به تشخیص اشیا مبادرت می ورزد می تواند ایده خوبی برای تشخیص اشیا توسط سیستم های ساخت بشر باشد. در این راستا، محققان مدل‌های محاسباتی-شناختی گوناگونی در حوزه علوم شناختی ارایه کردند. با این وجود همواره دیدگاه‌های سخت افزاری و پیاده‌سازی این مدل‌ها کمتر مورد بررسی قرار گرفته اند، به طوری که مدل‌های پیاده شده از نظر عملکرد زمانی و سرعت، بسیار کندتر از انسان عمل می‌کنند.
پژوهشگر دانشگاه تهران تصریح کرد: هدف نخست، طراحی یک سیستم بازشناسی و تشخیص شی مبتنی بر سیستم بینایی انسان است. همزمان این سیستم با دیدگاه سخت‌افزاری بهینه شده و در بستر سخت‌افزار قابل برنامه‌ریزی مناسب پیاده‌سازی ‌شده است. این بهینه‌سازی شامل بررسی ساختار سیستم، جابجایی، تغییر و در صورت لزوم حذف عملکرد واحدهای محاسباتی است، به طوری که عملکرد سیستم تحت تاثیر قرار نگیرد و ساختار آن از نظر تعداد واحد‌های محاسباتی مورد نیاز و نیز زمان اجرا بهبود یابد. این طرح می تواند در هر کاربردی که می بایست در آن تشخیص اشیا به سرعت و برخط انجام شود، استفاده شود.
وی درباره سایر کاربردهای این سیستم که در حال انجام برخی از آنها هستند، گفت: کمک به افراد نابینا جهت تشخیص موانع، کمک به درمان بیماران اتیسم جهت افزایش حضور ذهن و تمرکز آنها، آموزش زبان فارسی یا هر زبان دیگری به کودکان برخی دیگر از کاربردهای آن است.
عضو هیات علمی دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر دانشگاه تهران همچنین ابراز کرد: در مقایسه با سیستم های مشابه طراحی شده در دنیا، این سیستم دارای کیفیت بهتری به لحاظ تعداد تصاویر پردازشی در ثانیه است.