Thời gian phản ứng chậm hơn của máy móc so với não người từ lâu đã là mối lo ngại về an toàn.
Ví dụ, một xe tự lái chạy ở tốc độ 80 km/h sẽ mất 0,5 giây để phản ứng với chướng ngại phía trước. Trong khi đó, não người chỉ cần 0,15 giây. Điều này đồng nghĩa chiếc xe có thể đi thêm 13 mét mới dừng lại.
Ngay cả các bộ xử lý tiên tiến cũng chậm hơn nhiều so với con người khi phân tích hình ảnh độ phân giải cao để xác định vật thể đang di chuyển và hướng di chuyển.
Độ trễ này tạo ra lo ngại an toàn mang tính nền tảng đối với robot, máy bay không người lái và phương tiện tự vận hành.
Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu đến từ Anh, Trung Quốc đại lục, Hồng Kông, Saudi Arabia và Mỹ cho biết họ đã phát triển được một hệ thống phản ứng nhanh hơn.
Nghiên cứu được công bố trên tạp chí khoa học Nature Communications.
Đồng tác giả Gao Shuo, phó giáo sư tại Trường Kỹ thuật Thiết bị và Quang điện tử thuộc Đại học Beihang, cho biết: “Phương pháp của chúng tôi cho thấy tốc độ tăng 400%, vượt qua mức hiệu suất của con người trong khi vẫn duy trì hoặc cải thiện độ chính xác”.
Ông nói thêm: “Chúng tôi không thay thế hoàn toàn hệ thống camera hiện có. Chúng tôi sử dụng các mô-đun phần cứng bổ sung để giúp các thuật toán thị giác máy tính hiện hành chạy nhanh gấp 4 lần trước đây. Điều này có giá trị thực tiễn cao trong ứng dụng kỹ thuật”.
Nhóm nghiên cứu giải quyết vấn đề bằng cách mô phỏng cơ chế thị giác của con người. Hệ thống chỉ phản ứng với vật thể chuyển động khi xuất hiện chướng ngại bất ngờ, thay vì xử lý toàn bộ trường hình ảnh.
Trọng tâm của nghiên cứu là một phần cứng vận hành theo cơ chế “lọc trước rồi xử lý sau”. Phần cứng này sử dụng một chip phát hiện chuyển động có độ nhạy cao.
Bộ phận này có ba khả năng chính: phát hiện thay đổi hình ảnh chỉ trong 100 micro giây, nhanh hơn nhiều so với khả năng cảm nhận của con người; lưu giữ thông tin chuyển động trong hơn 10.000 giây và có thể hoạt động hơn 8.000 chu kỳ mà hiệu suất không suy giảm.
Sau khi ghi nhận một khung hình, hệ thống bỏ qua toàn bộ hình ảnh và chỉ ghi nhận các thay đổi quan trọng. Tất cả vật thể chuyển động được đánh dấu và chuyển cho các thuật toán thị giác tiêu chuẩn để phân tích chi tiết.
Theo bài báo, quy trình này nhanh hơn hơn 10 lần so với phương pháp truyền thống.
Nhóm đã thử nghiệm hệ thống trong nhiều tình huống. Các thử nghiệm bao gồm lái xe tự động, điều hướng drone và vận hành cánh tay robot.
Họ cho biết phần cứng xử lý dữ liệu chuyển động nhanh hơn 4 lần so với các thuật toán tiên tiến hiện nay. Trong điều kiện phòng thí nghiệm lý tưởng, hiệu suất thậm chí vượt con người.
Nhóm ghi nhận khả năng phát hiện nguy cơ khi lái xe tăng 213,5%. Khả năng gắp vật của cánh tay robot tăng 740,9%.
Trong thử nghiệm thực tế, hiệu suất hệ thống giảm nhẹ nhưng vẫn vượt các hệ thống lái tự động trước đó. Các nhà nghiên cứu cho biết mức cải thiện khoảng 0,2 giây có thể rút ngắn quãng đường phanh 4,4 mét đối với xe chạy ở tốc độ 80 km/h.
Ông Gao nói: “Trong một tai nạn giao thông, 4 mét này có thể quyết định xảy ra va chạm hay không”.
Đối với drone cỡ nhỏ, hệ thống giúp rút ngắn thời gian phản ứng ít nhất 1/3. Điều này cải thiện đáng kể độ bền và hiệu suất hoạt động.
Ông Gao cho biết dự án sẽ thúc đẩy hợp tác sâu hơn với các doanh nghiệp ô tô và drone Trung Quốc.
Khánh Linh
Theo SCMP
