Сіла бачання перавышае магчымасці чалавечага вока

Розныя колеры, якія мы бачым, заснаваны на розных даўжынях хваль святла. Чалавечае вока можа выяўляць і адрозніваць даўжыні хваль у трох палосах (чырвонай, зялёнай і сіняй), якія ахопліваюць дыяпазон ад 450 да 650 нанаметраў, але мы не можам бачыць святло ад сотняў іншых палос святла, якія існуюць за межамі гэтага дыяпазону. Існуе тэхналогія, званая гіперспектральнай візуалізацыяй, якая можа даць палепшанае ўяўленне пра тое, што адбываецца ў свеце вакол нас. Існуюць спецыялізаваныя камеры, якія падзяляюць да 300 палос святла з дапамогай прызм, а затым алічбоўваюць энергію, якую яны выяўляюць, на аснове даўжыні хвалі. Гэтыя камеры маюць шырокі спектр патэнцыйных ужыванняў. Напрыклад, яны могуць быць выкарыстаны для маніторынгу выкідаў парніковых газаў, адрознення паміж змешанымі празрыстымі пластмасамі або вымярэння спеласці садавіны на ўпаковачнай лініі.

Ёсць некалькі вытворцаў гэтых гіперспектральных камер, але, па меншай меры, цяпер яны каштуюць даволі дорага - ад 20,000 XNUMX долараў. Спецыяльнае праграмнае забеспячэнне для камеры, якое яны выкарыстоўваюць, не так лёгка інтэграваць з іншымі сістэмамі. Іншая праблема, якая ўзнікае з гэтым пашыраным поглядам на свет, звязана з аб'ёмам даных - гэтыя камеры генеруюць каля аднаго гігабіта даных у секунду!

Ёсць кампанія пад назвай Metaspectral, якая імкнецца пашырыць патэнцыял гіперспектральнай візуалізацыі, прапаноўваючы камбінацыю апаратнага і праграмнага забеспячэння, каб зрабіць гэтую крыніцу даных больш зручнай для карыстальнікаў. Яны выкарыстоўваюць «незалежныя ад прылад» краявыя прылады, якія працуюць з алгарытмамі сціску, якія можна падключыць да любой гіперспектральнай камеры і ператварыць яе вывад даных у кіраваны паток. Іх запатэнтаваная платформа Fusion AI можа выкарыстоўвацца для ўзаемадзеяння са знаёмым карыстальніцкім праграмным забеспячэннем, кіравання робататэхнікай або харчавання штучнага інтэлекту і сістэм глыбокага навучання.

Metaspectral нядаўна прыцягнула 4.7 мільёна долараў у рамках пачатковага раунда фінансавання ад SOMA Capital, Acequia Capital, урада Канады і інвестараў-анёлаў, у тым ліку Джуда Гамілу і Алана Рутледжа. Сузаснавальнікамі кампаніі з'яўляюцца Фрэнсіс Думе (генеральны дырэктар) і Мігель Тысера (тэхнічны дырэктар). Tissera апісвае сваю прапанову наступным чынам: «Мы распрацавалі новыя алгарытмы сціску даных, якія дазваляюць нам лепш і хутчэй перамяшчаць гіперспектральныя даныя як з арбіты на зямлю, так і ў наземных сетках. Мы аб'ядноўваем гэта з нашымі дасягненнямі ў галіне глыбокага навучання для правядзення аналізу субпіксельных узроўняў, што дазваляе нам атрымаць больш разумення, чым звычайнае камп'ютэрнае зрок, таму што нашы даныя ўтрымліваюць больш інфармацыі аб спектральным вымярэнні».

Сапраўды, гіперспектральныя выявы могуць быць выкарыстаны ў самых розных маштабах. Напрыклад, адно з самых развітых прымяненняў сістэмы Metaspectral - камеры буйнога плана на лініях сартавання змешанага матэрыялу для другаснай перапрацоўкі, дзе можна адрозніваць празрысты пластык па хімічным складзе, каб яго можна было сартаваць у надзвычай чыстыя патокі, неабходныя для паўторнай перапрацоўкі. .

Найбуйнейшы канадскі перапрацоўшчык адходаў зараз выкарыстоўвае гэтую сістэму. Ёсць і іншыя прыкладанні буйнога плана для забеспячэння якасці зборачных ліній або сартавання садавіны.

З іншага боку, камера можа генераваць дадзеныя са спадарожніка, дзе кожны піксель выявы прадстаўляе квадрат 30 х 30 метраў (900 квадратных метраў). Канадскае касмічнае агенцтва выкарыстоўвае гэты падыход для адсочвання выкідаў парніковых газаў і нават для ацэнкі паглынання вугляроду глебай на землях, якія рыхтуюцца або лясістыя, шляхам параўнання хуткасці патоку з цягам часу. Тэхналогія таксама плануецца для будучага разгортвання на Міжнароднай касмічнай станцыі. Ацэнка рызыкі лясных лясных пажараў - яшчэ адно патэнцыйнае прымяненне для кіраўніцтва такімі дзеяннямі, як рэкамендаваныя апёкі.

Яшчэ адзін варыянт, які быў бы асабліва карысны для сельскай гаспадаркі, - гэта размяшчэнне камер з беспілотнікамі, якія ляцяць на адлегласці 50-100 метраў. У гэтым выпадку кожны піксель даных можа прадстаўляць плошчу 2 см на 2 см, і магчымасць маніторынгу такой колькасці розных даўжынь хваль можа дазволіць ранняе выяўленне інвазійных пустазелля, актыўнасці насякомых, грыбковых інфекцый на стадыях, перш чым яны будуць бачныя людзям, раннія прыкметы вады альбо дэфіцыт пажыўных рэчываў, альбо параметры спеласці ўраджаю, якія вызначаюць тэрміны збору ўраджаю. Можна было б адсочваць выкіды парніковых газаў або аміяку з апрацоўваных глеб, каб лепш зразумець, як на іх уплываюць пэўныя метады вядзення сельскай гаспадаркі, такія як паменшаная апрацоўка глебы, пакрыццё, унясенне ўгнаенняў з пераменнай нормай або «кантраляваны рух колаў». На дадзены момант неабходна правесці шмат даследаванняў, каб злучыць дадзеныя візуалізацыі з вымярэннямі разгляданых зменных, але гэта будзе нашмат прасцей са сціскам даных і магчымасцямі інтэрфейсу, даступнымі ў Metaspectral.

Адна надзея заключаецца ў тым, што разнастайнае прымяненне гіперспектральнай візуалізацыі, якое спрыяе платформа Metaspectral, створыць дастатковы попыт на камеры, каб падштурхнуць вытворчасць далей па крывой навучання выдаткаў.