ИИ прочитал тепловой шум — и теперь автомобили не боятся ни тумана, ни кромешной темноты

Ночь больше не будет непреодолимым барьером для автономных машин и роботов благодаря прорывной технологии. Новая система машинного зрения позволяет искусственному интеллекту воспринимать окружающий мир в абсолютной темноте с детализацией, сравнимой с дневным зрением. Этот метод открывает путь для безопасной работы беспилотников, автомобилей и вспомогательных роботов в любое время суток. Об этом сообщает Earth.com со ссылкой на исследование, опубликованное в журнале Nature.

Суть новой технологии ночного видения

Традиционные системы автономного вождения и робототехники сталкиваются с серьёзными проблемами при работе в ночное время или в условиях плохой видимости. Камеры, лидары и радары, составляющие основу машинного восприятия, в темноте теряют свою эффективность, что ограничивает круглосуточное применение технологий. Однако разработка исследователей из Университета Пердью и Мичиганского государственного университета предлагает принципиально иной подход к решению этой задачи.

Система получила название HADAR, что расшифровывается как Heat-Assisted Detection and Ranging. В отличие от активных датчиков, таких как лидар, которые испускают сигналы и анализируют их отражение, HADAR является пассивной. Она не посылает никаких волн, а вместо этого считывает собственное тепловое излучение всех объектов в поле зрения. Каждый предмет, температура которого превышает абсолютный ноль, испускает невидимое инфракрасное излучение, и именно эту информацию научились расшифровывать учёные.

"Тьма содержит ровно столько же информации, как и светлое время суток", — отмечает профессор электротехники и вычислительной техники Университета Пердью Зубин Джейкоб.

Как HADAR преодолевает ограничения тепловизоров

Обычные тепловые камеры, которые также работают в инфракрасном диапазоне, имеют существенный недостаток — так называемый "эффект призрака". Их изображениям не хватает контраста и детализации, они выглядят размытыми, без чёткой текстуры объектов. Это происходит из-за того, что объекты и окружающая их среда постоянно обмениваются тепловым излучением, что "смазывает" картинку. HADAR решает эту проблему за счёт комбинации аппаратной и программной части.

Система использует спектральное зондирование, собирая данные не по одному, а по множеству длин волн инфракрасного излучения. Эти данные затем обрабатываются сложными алгоритмами, основанными на физических моделях. В результате для каждого пикселя изображения вычисляется три ключевых параметра: температура (Temperature), коэффициент излучения (eXmittance) и текстура поверхности (Texture). Исследователи называют эту комбинацию "TeX". Именно анализ текстуры позволяет системе видеть детали, недоступные обычным тепловизорам.

В ходе полевых испытаний в ночных условиях HADAR продемонстрировала впечатляющие результаты. Она смогла чётко различить текстуру коры деревьев, рябь на поверхности воды, границы бетонных конструкций и рисунок грунта. Более того, система на основе тепловых данных способна строить точные трёхмерные карты местности, оценивая расстояние до объектов, что критически важно для навигации.

Практическое применение в автономных системах и робототехнике

Внедрение подобной технологии способно кардинально изменить множество отраслей, где требуется круглосуточная работа автономных устройств. В первую очередь это касается беспилотных автомобилей. Надёжное восприятие в тёмное время суток, в туман или в условиях сильных осадков — ключевой фактор безопасности. Существующие сенсоры могут давать сбои в таких ситуациях, тогда как пассивная система HADAR остаётся работоспособной.

Важным преимуществом является отсутствие взаимных помех. Поскольку система не излучает сигналы, множество машин, оснащённых HADAR, смогут работать в одном пространстве, не создавая друг для друга проблем. Это решает одну из главных сложностей масштабирования автопарков с активными лидарами. Кроме того, способность различать материал объекта по его тепловым свойствам позволяет, например, безошибочно отличать живого пешехода от манекена или картонного силуэта. Система может чётко извлекать текстуру из сложного теплового сигнала.

Потенциал технологии выходит далеко за рамки транспорта. В сельском хозяйстве дроны с HADAR смогут мониторить состояние посевов ночью. Спасательные службы получат инструмент для поиска людей в задымлённых помещениях или под завалами по тепловым следам. В системах безопасности она поможет обнаружить нарушителя в полной темноте, оценив не только его местоположение, но и материал одежды или другие детали.

Путь от лабораторного образца к массовому использованию

Несмотря на революционные возможности, текущая версия HADAR пока далека от готовности к коммерческому применению. Лабораторный прототип достаточно громоздкий, а скорость обработки данных оставляет желать лучшего. Для создания одного изображения системе требуется около секунды, в то время как автономным автомобилям необходимо обрабатывать от 30 до 60 кадров в секунду в реальном времени.

Перед инженерами стоит комплекс задач: необходимо миниатюризировать оптические компоненты, чтобы система помещалась на серийных роботах и автомобилях, а также радикально увеличить скорость работы алгоритмов и производительность вычислительных блоков. Потребуется разработка специализированных процессоров, способных быстро обрабатывать огромные массивы спектральных тепловых данных.

Успех в решении этих инженерных задач откроет новую эру в машинном зрении. Роботы и автономные системы перестанут воспринимать темноту как враждебную среду и начнут рассматривать её как ещё один, полный информации, канал восприятия мира. Это позволит создать по-настоящему всепогодные и круглосуточные интеллектуальные системы, работающие независимо от условий освещённости.

Разработка HADAR представляет собой значительный шаг вперёд в области компьютерного зрения и автономных технологий. Она демонстрирует, что пассивное тепловое зондирование, дополненное передовой аналитикой, способно предоставить машинам «ночное зрение» беспрецедентной чёткости. Хотя до массового внедрения ещё далеко, сам факт создания такой технологии указывает на вектор развития робототехники будущего, где темнота перестанет быть ограничением для эффективной и безопасной работы.