Die meisten von uns haben oft gewünscht, auf einer Party, wenn wir jemanden vorstellen möchten, dessen Namen wir vergessen haben, dass unsere Smartphones oder tragbaren Geräte als passives Speichersystem fungieren könnten.

Die Schwierigkeit beim Aufbau eines solchen Systems ist jedoch zweifach. Erstens benötigt das Gerät die Batterie, um ständig zu hören oder aufzunehmen. Zweitens muss es wissen, worauf es ankommt und was es verwerfen kann.

Nun haben Forscher der Rice University beide Probleme in einem gelöst. Sie haben eine Software namens RedEye entwickelt, die alles anzeigen soll, sich aber nur daran erinnert, was es soll.

"Das Konzept besteht darin, dass unsere Computer uns helfen können, indem wir ihnen zeigen, was wir den ganzen Tag über sehen", sagte der Gruppenleiter Lin Zhong, der eine neue Studie zu diesem Thema verfasste.

"Es wäre wie ein persönlicher Assistent, der sich an jemanden erinnern kann, den Sie getroffen haben, wo Sie ihn getroffen haben, was er Ihnen erzählt hat, und andere spezifische Informationen wie Preise, Termine und Zeiten."

Denken Sie daran, denken Sie daran

Der erste Schritt bestand darin, die Prozesse für einen kontinuierlichen Betrieb effizient genug zu machen. Sie haben dies mit einer Software erreicht, die den Stromverbrauch von handelsüblichen Bildsensoren um das Zehnfache reduziert.

"Reale Signale sind analog und die Umwandlung in digitale Signale ist energetisch teuer", sagte Robert LiKamWa, der an dem Projekt mitgearbeitet hat. "Es gibt eine physische Grenze für die Energieeinsparungen, die Sie für diese Umwandlung erzielen können. Wir haben uns für eine bessere Option entschieden, die Signale zu analysieren, während sie noch analog waren."

Um herauszufinden, was es wert ist, daran erinnert zu werden, verwendeten sie eine Kombination aus neueren Forschungen zu maschinellem Lernen, Systemarchitektur und Schaltungsdesign.

Das Ergebnis ist ein neuronales Netzwerk, das von der Organisation des visuellen Kortex des Gehirns inspiriert ist - des Bits, das die Informationen verarbeitet, die wir sehen.

Design und Test

"Das Ergebnis ist, dass wir Objekte wie Katzen, Hunde, Schlüssel, Telefone, Computer, Gesichter usw. erkennen können, ohne das Bild selbst zu betrachten", sagte er. "Wir betrachten nur den analogen Ausgang des Vision-Sensors. Wir wissen, was da ist, ohne ein Bild zu haben", sagte LiKamWa.

Er fügte hinzu: "Wir können eine Reihe von Regeln definieren, nach denen das System das rohe Bild nach der Verarbeitung automatisch verwirft. Dieses Bild ist niemals wiederherstellbar. Wenn also Zeiten, Orte oder bestimmte Objekte vorhanden sind, die ein Benutzer nicht möchte Um aufnehmen zu können - und das System soll sich nicht daran erinnern -, sollten wir Mechanismen entwerfen, um sicherzustellen, dass Fotos dieser Dinge niemals überhaupt erst erstellt werden. "

Derzeit befindet sich das System noch in der Entwurfs- und Testphase, an der ein Schaltungslayout bearbeitet wird. Bei der Aufnahme von Daten in Umgebungen mit schwachem Licht und anderen Einstellungen mit niedrigem Signal-Rausch-Verhältnis sind Verbesserungen erforderlich.

Wenn diese Probleme jedoch gelöst werden können, ist zu erwarten, dass eine zukünftige Generation von Wearables sich der Welt um sie herum immer mehr bewusst wird.

Vielleicht noch mehr als wir.

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  • Duncan Geere ist TechRadars wissenschaftlicher Autor. Jeden Tag findet er die interessantesten Neuigkeiten aus der Wissenschaft und erklärt, warum Sie sich darum kümmern sollten. Sie können hier mehr über seine Geschichten lesen. Sie finden ihn auf Twitter unter @duncangeere.