Des chercheurs de l’Université Rice développent une nouvelle technologie de caméra qui est en mesure de surveiller constamment ses environs, mais de choisir seulement les informations dont il a besoin. Baptisé RedEye, elle fonctionne en se concentrant sur l’analyse d’images analogiques, permettant une utilisation considérablement plus faible de la batterie que des installations classiques.

(Credit: Surlan Soosay via Flickr (CC BY 2.0))

L’équipe a démarré avec un objectif en tête: créer une technologie de caméra capable de fournir aux ordinateurs, une vision continue, leur permettant de voir sans cesse, comme nous le faisons. Les chercheurs comparent le potentiel de cette technologie à un assistant personnel que vous avez avec vous en tout temps, se souvenant des personnes que vous avez rencontrées, où vous étiez, et bien plus encore. Si cette vision devait être pleinement réalisée, elle pourrait révolutionner l’industrie de la technologie portable qui est en plein essor.

Afin de fournir vraiment une expérience de type assistant personnel, les appareils doivent être en mesure de voir constamment le monde autour d’eux. Le problème est que la consommation d’énergie des appareils photo d’aujourd’hui, comme celui que vous trouverez dans votre smartphone, est beaucoup trop élevée. En bref, la technologie actuelle des caméras « vidange» les batteries beaucoup trop vite, surtout quand pour le traitement vidéo en temps réel.

La recherche à partir de 2012 a montré que des capteurs d’images grand public avaient besoin d’être environ 100 fois plus pour efficace en énergie pour que la vision de l’équipe Rice soit réalisable. L’an dernier, les chercheurs ont publié un document montrant qu’ils étaient en mesure de fournir une amélioration d’un facteur dix de la consommation d’énergie grâce à l’optimisation seule du logiciel.

Depuis lors, les chercheurs ont travaillé à une autre amélioration décuplée, en développant la technologie à la fois au niveau matériel et logiciel. Sur le chemin, ils ont identifié un goulot d’étranglement d’énergie importante sous la forme de la conversion de l’image en l’analogique au format numérique.

Les signaux du monde réel sont reçus par des capteurs de l’appareil photo au format analogique, et sont ensuite convertis en formats numériques, qui sont moins bruyants et donc plus faciles à lire. L’équipe a décidé d’expérimenter en regardant le signal analogique plutôt que de le convertir, ce qui est une tâche à forte intensité énergétique. Il a fallu aux chercheurs démontrer qu’ils pouvaient analyser avec précision des images analogiques, en dépit de sa nature intrinsèquement bruyante.

Pour ce faire, ils ont profité de percées de l’apprentissage machine, ainsi que des développements dans la conception de circuits et de l’architecture du système. Par exemple, ils ont utilisé une technique d’apprentissage machine appelée «réseau de neurones à convolution » qui est inspirée par la structure du cortex visuel chez les animaux.

Le fruit de leur travail est le système RedEye, qui est capable de reconnaître des objets tels que des téléphones, des visages, et même différentes espèces d’animaux, sans regarder l’image elle-même. Plutôt que de convertir les données reçues au format numérique, il est en mesure de choisir des objets en examinant la sortie analogique provenant du capteur de vision.

Cela signifie que seules certaines images – celles qui seront jugées utiles – sont effectivement converties, abaissant massivement la quantité d’énergie nécessaire. Cette méthode a aussi significativement positive en ce qui concerne la vie privée, car les concepteurs sont capables de définir des règles particulières dans lesquelles le système supprime les données indésirables.

« Donc, s’il y a des moments, des lieux ou des objets spécifiques qu’un utilisateur ne veut pas enregistrer – et ne veut pas que le système retienne- nous devrions concevoir des mécanismes pour veiller à ce que les photos de ces choses ne soient jamais créées en premier lieu, « a déclaré un étudiant diplômé de Rice, Robert LiKamWa.

http://news.rice.edu/2016/06/20/redeye-could-let-your-phone-see-24-7/

http://roblkw.com/papers/likamwa2016redeye-isca.pdf