Пчелы помогают исследователям устранить искажения цветов на фото

Пчелы помогают исследователям устранить искажения цветов на фото

Новое исследование того, как медоносные пчелы видят цвета, может проложить путь для более точных камер в телефонах, беспилотных летательных аппаратах и роботах.

Устранение искажения цветов на фото в сложных средах чрезвычайно сложна, потому что цвет света постоянно меняется.

Исследователи в Мельбурне, Австралия, посмотрели, как пчелы решают эту проблему и обнаружили совершенно новый механизм обработки цветовой информации.

Результаты работы ученых Университета RMIT, Университета Монаша, Университета Мельбурна и Университета Дикина были опубликованы в журнале «Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки» (PNAS).

Проект, поддержанный грантом Австралийского исследовательского совета (ARC), координировал доцент Адриан Дайер в RMIT, который работает с профессором Марчелло Розой в Университете Монаш и Центром передового опыта ARC для интегративной функции мозга для решения этой классической проблемы О том, как работает цветное зрение.

Дайер сказал: «Для цифровой системы, такой как камера или робот, цвет объектов часто изменяется. В настоящее время эта проблема решена, если предположить, что мир в среднем серый.

«Это означает, что трудно идентифицировать истинный цвет спелых фруктов или минералов, богатых песком, например, ограничивая решения для обработки цветных изображений беспилотными летательными аппаратами».

У пчел есть три дополнительных глаза (глазки) на верхней части головы, которые смотрят прямо на небо, и ведущий автор Д-р Джейр Гарсия (RMIT) и многопрофильная команда обнаружили, что глазки содержат два цветовых рецептора, которые идеально настроены для восприятия цвета Окружающего света.

У пчел также есть два основных составных глаза, которые непосредственно определяют цветовые оттенки из окружающей среды.

Гарсия сказал: «Физика предполагает, что чувствительность глазков к цвету света может позволить мозгу оспаривать естественное цветное освещение, которое в противном случае путало бы восприятие цвета.

«Но для того, чтобы это было правдой, информация из глазков должна была бы быть интегрирована с цветами, видимыми сложными глазами».

Чтобы проверить, произошло ли это, д-р Ю-Шан Хунг (Университет Мельбурна) отобразил нейронные следы от глазков и показал, что нейронная проекция действительно питается ключевыми областями обработки цвета мозга пчел.

Профессор Эндрю Гринтри из Центра ARC по наноразмерной биофотонике при RMIT сказал: «Редко, что физика, биология, нейроанатомия и экология подходят друг к другу, но здесь у нас это есть».

Система внимательно предсказывает ранее наблюдаемое поведение пчел, кормящих в сложных условиях, и обеспечивает новое решение для иллюзий, столь же разнообразных, как естественный лесной свет, солнечный свет или тень.

Дайер сказал: «Мы используем биоиндустриальные решения от природы, чтобы решать ключевые проблемы визуального восприятия. Это открытие по цветовому постоянству может быть реализовано в системах визуализации, чтобы обеспечить точную интерпретацию цвета».

Профессор Джон Эндлер (Deakin University) сказал: «Открытие обеспечивает превосходное решение классической проблемы и делает цветовое постоянство вычислительно недорогим».

Роза сказала: «Сила этого исследования заключается в сочетании моделирования, поведенческого анализа и нейроанатомии. Это показывает, как современная междисциплинарная нейронаука может указывать на элегантное решение классических проблем в зрении».


искусственные нейронные сети
Гость, оставишь комментарий?
Имя:*
E-Mail:


 
Свежее новое
  • Четверть населения Финляндии, будет обучена работе с роботами и нейросетями.
  • Финляндии предстоит расти и расти, перед тем, как она сможет выйти на мировой рынок с технологиями искусственного интеллекта и все же, это не мешает
  • Как искусственный интеллект передает информацию от людей, потерявших способность говорить?
  • Несколько групп ученых смогли преобразовать команды головного мозга в речь с помощью компьютера-синтезатора. Для того, чтобы это сделать, они
  • К 2025 году, роботы строители, могут составить 10 процентов рабочей силы Японии.
  • Япония является одной из стран, в которой автоматизация процесса строительства, происходит очень медленно. Роботы на практике показывают лишь то, что
  • Интуитивный Алгоритм Технологической Сингулярности на основе Сильного Искусственного Интеллекта «Smart-MES»
  • Технологическая Сингулярность означает такое быстрое развитие прогресса, связанное с созданием сообщества Сильных Искусственных Интеллектов, когда
  • Видеокамеры научились различать телефоны в руках автомобилистов
  • Совсем недавно, в Москве, Сергей Собянин сделал официальное заявление, что с 2019 года в Москве заработают камеры, которые будут отслеживать опасных
Последние комментарии
Каким был первый робот в мире? Происхождение слова "Робот"
Восхищения нет предела делу ваших рук и идей. Хочется склонить голову перед вашим трудом, хотя твердо придерживаюсь Библии (не поклоняться идолам)
Как работает Любовь? Квантовая связь нейронной активности Людей
Я думаю, когда начнется квантовое взаимодействие мржду человеком и ИИ это и будет началом конца.
Как работает Любовь? Квантовая связь нейронной активности Людей
Как вы считаете, возможно ли образование квантовых взаимодействий между человеком и ИИ? 
Сильный Искусственный Интеллект «Smart-MES» как основа Технологической Сингулярности России
А почему бы сразу СИИ не запустить в другую галактику, может там нет коррупции, воровства, плебейства и прочей муры, которая не только мешает
Искусственный Интеллект. Концепция развития и внедрения Искусственного Интеллекта (Искусственной Аналитики)
Согласен. проблема ИИ не в наборе задач. Главная проблема - познание процесса мышления как феномена физиологии головного мозга человека.
Мы в социальных сетях
Статистика
0  
Всего статей 1545
0  
Всего комментариев 75
0  
Пользователей 69