റിസോഴ്സ്-നിയന്ത്രിത റോബോട്ടിക്സ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായുള്ള കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ മെക്കാനിസങ്ങൾ

You are currently viewing റിസോഴ്സ്-നിയന്ത്രിത റോബോട്ടിക്സ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായുള്ള കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ മെക്കാനിസങ്ങൾ
Young man and woman in VR glasses doing experiments in robotics in a laboratory. Robot and tools on the table

ശ്രദ്ധിക്കൽ സംവിധാനങ്ങൾ ബയോളജിക്കൽ സിസ്റ്റങ്ങളിലെ അടിസ്ഥാന പ്രക്രിയകളാണ്, ഇത് ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട വിഷ്വൽ രംഗത്തിന്റെ ഘടകങ്ങൾക്ക് മുൻഗണന നൽകുന്നതിന് ഉത്തരവാദികളാണ്, അതായത്, ഗ്രഹണ വിഭവങ്ങൾ നിയന്ത്രിക്കുന്നതിനും മസ്തിഷ്ക കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ പരിമിതികളെ നേരിടുന്നതിനും. ഉദാഹരണത്തിന്, വിഷ്വൽ ഇൻപുട്ടിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കേണ്ടത് എവിടെയാണെന്ന് നിർവചിക്കാൻ മനുഷ്യർ സ്പേസ്-വേരിയന്റ് സെൻസിംഗ് (ഫോവിയൽ വിഷൻ), ഉത്തേജക-നയിക്കുന്ന (താഴത്തെ-അപ്പ്), ലക്ഷ്യാധിഷ്ഠിത (ടോപ്പ്-ഡൗൺ) വിവര പ്രോസസ്സിംഗ് സംവിധാനങ്ങളെ ആശ്രയിക്കുന്നു. ഈ രീതിയിൽ, വിവര പ്രോസസ്സിംഗ് പരിമിതപ്പെടുത്തുകയും പ്രധാന അല്ലെങ്കിൽ ജോലിയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഉത്തേജകങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

അതുപോലെ, തത്സമയ പ്രകടനം ആവശ്യമുള്ള പല കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലും ഒരു പ്രധാന പ്രശ്നം ഉൾപ്പെട്ട കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ശ്രമത്തിലാണ്, പ്രത്യേകിച്ചും റോബോട്ടിക്സിൽ ഊർജ്ജ കാര്യക്ഷമവും വേഗതയേറിയതും കൃത്യവുമായ ധാരണ ഒരു അടിസ്ഥാന ആവശ്യകതയാണ്, ഉദാഹരണത്തിന്, വിഷ്വൽ ലോക്കലൈസേഷൻ, ഉപകരണങ്ങൾ ഗ്രഹിക്കൽ, കൈകാര്യം ചെയ്യൽ, ഉപകരണങ്ങൾ കൈമാറൽ എന്നിവയിൽ. ഹ്യൂമനോയ്ഡ് റോബോട്ടിക്സിൽ, പ്രത്യേകിച്ചും, ഓൺ-ബോർഡ് കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ, പവർ റിസോഴ്സുകളിലെ ശാരീരിക പരിമിതികളും സെൻസറി ഡാറ്റ ട്രാൻസ്മിഷൻ ബാൻഡ്വിഡ്ത്തും തത്സമയ പ്രവർത്തനത്തെ നിയന്ത്രിക്കുന്നു.

സങ്കീർണ്ണമായ ഘടനാരഹിതവും മനുഷ്യ ജനസംഖ്യയുള്ളതുമായ പരിതസ്ഥിതികളിൽ അത്യാധുനിക കൃത്രിമ സംവിധാനങ്ങൾ വിജയകരമായി വിന്യസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്. എന്നിരുന്നാലും, സുരക്ഷിതവും തത്സമയവുമായ സ്വയംഭരണ പ്രവർത്തനം ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് മിക്ക സിസ്റ്റങ്ങളും വിലയേറിയതും ശക്തവുമായ സെൻസറുകളെയും കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ഹാർഡ്വെയർ ഉപകരണങ്ങളെയും ആശ്രയിക്കുന്നു. നിർഭാഗ്യവശാൽ, ഈ പരിമിതികൾ സാധാരണയായി അവയുടെ സ്വയംഭരണത്തിന്റെ അളവ്, റൺ-ടൈം ദൈർഘ്യം, വലുപ്പം എന്നിവയിൽ വിട്ടുവീഴ്ച ചെയ്യുന്നു.

അതിനാൽ, തിരിച്ചറിയൽ, വോള്യൂമെട്രിക്, സെമാന്റിക് പുനർനിർമ്മാണം, പോസ് എസ്റ്റിമേറ്റ്, ലോക്കലൈസേഷൻ, ട്രാക്കിംഗ്, മാപ്പിംഗ് എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ വിഷ്വൽ മനസ്സിലാക്കൽ ജോലികൾക്കായി സെൻസറി ലെവൽ മുതൽ ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള വൈജ്ഞാനിക പ്രവർത്തനങ്ങൾ വരെയുള്ള വിഭവ-നിയന്ത്രിത കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ സൊല്യൂഷനുകളിലെ നിലവിലെ അത്യാധുനികതയ്ക്കപ്പുറം പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്ന സംഭാവനകൾ തേടുക എന്നതാണ് ഈ ഗവേഷണ വിഷയത്തിന്റെ ലക്ഷ്യം.

ആളില്ലാ റോബോട്ടിക് സിസ്റ്റങ്ങളിൽ, അതായത്, നിലത്ത് നിന്ന്, ആകാശത്ത് നിന്ന്, വെള്ളത്തിനടിയിലുള്ള, ബയോ-പ്രചോദിതമായ സംഭാവനകൾ സമർപ്പിക്കാൻ രചയിതാക്കളെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നു. പ്രത്യേകിച്ചും യഥാർത്ഥ ലോക ഉപയോഗ-കേസുകൾ – ഉദാഹരണത്തിന്, മൈക്രോ-ഏരിയൽ ഇൻസ്പെക്ഷൻ വാഹനങ്ങൾ മുതൽ സോഷ്യൽ അസിസ്റ്റീവ് ഹ്യൂമനോയ്ഡ് റോബോട്ടുകൾ വരെ – കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ, പവർ, തത്സമയ ആപ്ലിക്കേഷൻ ആവശ്യകതകളുമായി പൊരുത്തപ്പെടാൻ കാര്യക്ഷമവും കുറഞ്ഞ കാലതാമസവുമായ ധാരണ ആവശ്യമാണ്.

നൂതനവും പ്രത്യേകിച്ച് ബയോ-പ്രചോദിതവുമായ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ഉപയോഗിച്ച് കാഴ്ച എങ്ങനെ മെച്ചപ്പെടുത്താമെന്ന് തെളിയിക്കുന്ന സമർപ്പണങ്ങൾ ശേഖരിക്കുകയാണ് ഈ ഗവേഷണ വിഷയം ലക്ഷ്യമിടുന്നത്. താൽപ്പര്യമുള്ള ഇനിപ്പറയുന്ന വിഷയങ്ങളിൽ ഞങ്ങൾ സംഭാവനകൾ തേടുന്നു, പക്ഷേ ഇവയിൽ മാത്രം പരിമിതപ്പെടുന്നില്ല:

ഇവന്റ് ക്യാമറകൾ, ഫോക്കൽ-പ്ലെയിൻ സെൻസർ-പ്രോസസർ, സോഫ്റ്റ്വെയർ / ഹാർഡ്വെയർ റെറ്റിനകൾ, ഫോവിയൽ വിഷൻ, പ്ലെനോപ്റ്റിക് ക്യാമറകൾ എന്നിവ പോലുള്ള പാരമ്പര്യേതര വിഷൻ സെൻസറുകൾ ഉപയോഗിച്ച് കാര്യക്ഷമമായ ധാരണ

• പരിമിതമായ വിഭവങ്ങളുള്ള കൃത്രിമ സിസ്റ്റങ്ങൾക്കായി സ്ഥലവും സമയ-വേരിയന്റ് വിഷ്വൽ ശ്രദ്ധയും പരിമിതമായ റിസോഴ്സ് അലോക്കേഷൻ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ സംവിധാനങ്ങളും

• കാര്യക്ഷമമായ ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചറുകളും വിഭവ-നിയന്ത്രിത റോബോട്ടുകളിൽ പഠന വിഷ്വൽ മെക്കാനിസങ്ങളും

• സജീവമായ കാഴ്ചയ്ക്കായി ജീവശാസ്ത്രപരമായി തത്വാധിഷ്ഠിത മാതൃകകൾ

• കഠിനമായ തത്സമയ പരിമിതികളുള്ള എംബഡഡ് സിസ്റ്റങ്ങൾക്കായുള്ള കാഴ്ചയ്ക്ക് ജൈവശാസ്ത്രപരമായി പ്രചോദിതമായ സമീപനങ്ങൾ

ടോപ്പിക് എഡിറ്റർ റൂയി പിമെന്റൽ ഡി ഫിഗ്യൂറെഡോ കാപ്ര റോബോട്ടിക്സ് എപിഎസിൽ ജോലി ചെയ്യുന്നു. മറ്റെല്ലാ വിഷയ എഡിറ്റർമാരും ഗവേഷണ വിഷയവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് മത്സര താൽപ്പര്യങ്ങളൊന്നും പ്രഖ്യാപിക്കുന്നില്ല.

Dr Bibin

Experienced Researcher with a demonstrated history of working in the Deep Learning, Computer Vision

Leave a Reply