Nova tecnologia de visão noturna permite que a IA veja na escuridão total como se fosse luz do dia

Os predadores noturnos têm um superpoder arraigado: mesmo na escuridão total, eles podem facilmente observar os arredores, caçando presas saborosas escondidas em uma paisagem monocromática.

Procurar o próximo jantar não é a única vantagem de ver no escuro. Dirija por uma estrada rural de terra em uma noite sem lua. Árvores e arbustos perdem a vibração e a textura. Os animais que deslizam pela estrada tornam-se manchas sombrias. Apesar de sua sofisticação durante o dia, nossos olhos lutam para processar profundidade, textura e até mesmo objetos com pouca iluminação.

Não é nenhuma surpresa que as máquinas tenham o mesmo problema. Embora estejam armados com uma infinidade de sensores, os carros autônomos ainda tentam fazer jus ao seu nome. Eles funcionam bem em condições climáticas perfeitas e em estradas com faixas de tráfego desimpedidas. Mas peça aos carros que dirijam sob chuva forte ou neblina, fumaça de incêndios florestais ou em estradas sem iluminação pública, e eles terão dificuldades.

Este mês, uma equipe da Purdue University abordou de frente o problema da baixa visibilidade. Combinando imagens térmicas, física e aprendizado de máquina, sua tecnologia permitiu que um sistema visual de IA enxergasse no escuro como se fosse luz do dia.

No centro do sistema estão uma câmera infravermelha e IA, treinada em um banco de dados personalizado de imagens para extrair informações detalhadas de determinados ambientes – essencialmente, aprendendo a mapear o mundo usando sinais de calor. Ao contrário dos sistemas anteriores, a tecnologia, chamada de detecção e alcance assistidos por calor (HADAR), superou um obstáculo notório: o “efeito fantasma”, que geralmente causa imagens borradas e fantasmagóricas, pouco úteis para a navegação.

Fornecer visão noturna às máquinas não ajuda apenas com veículos autônomos. Uma abordagem semelhante também poderia reforçar os esforços para rastrear a vida selvagem para preservação ou ajudar na monitorização à distância do calor corporal em portos movimentados como medida de saúde pública.

“HADAR é uma tecnologia especial que nos ajuda a ver o invisível”, disse o autor do estudo, Xueji Wang.

Nos inspiramos bastante na natureza para treinar carros autônomos. As gerações anteriores adotaram o sonar e a ecolocalização como sensores. Depois veio a varredura Lidar, que usa lasers para escanear em múltiplas direções, encontrando objetos e calculando sua distância com base na rapidez com que a luz retorna.

Embora poderosos, esses métodos de detecção apresentam um grande obstáculo: são difíceis de serem ampliados. As tecnologias são “ativas”, o que significa que cada agente de IA – por exemplo, um veículo autónomo ou um robô – terá de analisar e recolher constantemente informações sobre o seu entorno. Com várias máquinas na estrada ou num espaço de trabalho, os sinais podem interferir uns com os outros e ficar distorcidos. O nível geral dos sinais emitidos também pode causar danos aos olhos humanos.

Os cientistas há muito procuram uma alternativa passiva. É aqui que entram os sinais infravermelhos. Todos os materiais – corpos vivos, cimento frio, recortes de papelão de pessoas – emitem uma assinatura de calor. Eles são facilmente capturados por câmeras infravermelhas, seja na natureza para monitorar a vida selvagem ou em museus de ciências. Talvez você já tenha tentado isso antes: dê um passo à frente e a câmera mostrará uma bolha bidimensional sua e como diferentes partes do corpo emanam calor em uma escala de cores vivas.

Infelizmente, as imagens resultantes não se parecem em nada com você. As bordas do corpo estão manchadas e há pouca textura ou sensação de espaço 3D.

“As imagens térmicas do rosto de uma pessoa mostram apenas contornos e algum contraste de temperatura; não há características, fazendo parecer que você viu um fantasma”, disse o autor do estudo, Dr. Fanglin Bao. “Essa perda de informações, textura e recursos é um obstáculo para a percepção da máquina usando radiação de calor.”

Este efeito fantasma ocorre mesmo com as câmeras térmicas mais sofisticadas devido à física.

Veja, desde corpos vivos até cimento frio, todos os materiais enviam sinais de calor. Da mesma forma, todo o ambiente também emite radiação de calor. Ao tentar capturar uma imagem apenas com base em sinais térmicos, o ruído do calor ambiente se mistura com os sons emitidos pelo objeto, resultando em imagens nebulosas.