Júlia Moita*
Com o olho humano como inspiração, uma equipe de pesquisadores da Universidade de Maryland (UMD), dos Estados Unidos, elaborou um mecanismo de câmera que melhora a forma como os robôs veem e reagem ao mundo ao seu redor. O aprimoramento do maquinário de câmeras de evento permitiu redirecionar a luz e estabilizar a textura, de modo a apresentar potencial para ser adotada para visão de robôs. A aplicabilidade vai de processos industriais e orientação robótica a auxílio na tecnologia de direção autônoma para carros sem motorista.
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Câmeras de eventos ou câmeras neuromórficas são tecnologias recentes utilizadas para detectar objetos dinâmicos e reconhecer objetos em movimento, utilizadas em câmeras de segurança e drones. Ainda que inovadoras, não são otimizadas para manter textura estável na visão quando há pouco movimento envolvido. A nova técnica, porém, conseguiu tornar isso possível.
Botao He, estudante de doutorado em ciência da computação na UMD e autor principal do artigo publicado no journal Science Robotics, percebe as limitações como "um grande problema porque robôs e muitas outras tecnologias — como carros autônomos — dependem de imagens precisas e oportunas para reagir corretamente a um ambiente em mudança. Então, nos perguntamos: como humanos e animais garantem que sua visão permaneça focada em um objeto estático?".
A partir da pergunta, o grupo se dedicou a entender as microsaccadas, que são pequenos movimentos rotacionais oculares e rápidos que acontecem involuntariamente quando uma pessoa tenta focar sua visão. Segundo o estudo, é por meio desses movimentos minúsculos, porém contínuos, que o olho humano é capaz de manter o foco em um objeto e suas texturas visuais, como cor, profundidade e sombreamento.
O professor Marcelo Carboni Gomes, mestre em ciências da computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) com pesquisas em inteligência artificial, robótica e segurança cibernética, destaca a delicadeza dessa tecnologia e seus efeitos. "São movimentos tão sutis e rápidos que, geralmente, não percebemos que estão acontecendo."
Segundo o especialista, o sistema ajuda os olhos a capturar mais detalhes e a evitar que a imagem que observada fique desfocada ou desapareça do campo de visão. "A câmera faz pequenos ajustes constantes para melhorar a clareza das imagens que captura. Assim como nossos olhos, a câmera evita que as imagens fiquem borradas ou desfocadas, especialmente em cenas estáticas ou com pouca movimentação", acrescenta Carboni.
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Chamado de Artificial Microsaccade-Enhanced Event Camera (AMI-EV), o dispositivo conseguiu capturar e exibir movimentos com precisão em vários contextos, incluindo detecção de pulso humano e identificação de formas em movimento rápido. He comenta que "os pesquisadores também descobriram que o AMI-EV pode capturar movimento em dezenas de milhares de quadros por segundo, superando o desempenho da maioria das câmeras comerciais disponíveis, que capturam em média de 30 a 1.000 quadros por segundo".
Também foi observado que o algoritmo melhora o desempenho da câmera. "Nosso sistema pode manter a vantagem das câmeras de eventos, como alta resolução temporal e alta faixa dinâmica, ao mesmo tempo que mantém a textura estável, assim como fazem as câmeras padrão".
A tecnologia, portanto, possui aplicabilidade em robótica, drones, sistemas de segurança e automação industrial, aprimorando, respectivamente a visão computacional, análise de movimento e sistemas de assistência ao motorista (Adas) em veículos autônomos.
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Os experimentos a partir do estudo demonstram o potencial do sistema para facilitar a percepção robótica tanto para tarefas de visão de baixo quanto de alto nível, como detecção de características e estimativa de pose humana. Cornelia Fermüller, cientista pesquisadora autora senior do artigo, observa que "o nosso sistema pode manter a vantagem das câmeras de eventos, como alta resolução temporal e alta faixa dinâmica, ao mesmo tempo que mantém a textura estável, assim como fazem as câmeras padrão".
A equipe tem perspectivas de que a câmera encontre aplicações no domínio dos dispositivos vestíveis e no domínio da observação espacial, onde a visão de eventos atraiu recentemente a atenção das agências.
Estagiária sob supervisão de Renata Giraldi
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