Em uma cena de Blade Runner, o detetive Deckard utiliza uma sofisticada máquina, dirigida por controle vocal, para pesquisar uma fotografia. O aparelho-conhecido como ESPER – permite fazer uma reconstrução 3D da sala onde pegou a instantâneas e descobrir o que está por trás de cada equipamento.
Dito de forma diferente: a luminosidade, após saltar sobre os materiais, se dispersa em diferentes direções. “Este fenômeno faz com que os pixels que mede a câmera sejam diferentes entre si, e que temos o bastante combinações de cena oculta para calcular uma reconstrução informática”, inclui. Em 2012, cientistas do MIT (Massachusetts Institute of Technology) neste momento haviam obtido resultados aproximados através da união de complexos sistemas ópticos, lasers pulsados e detectores de claridade ultra-rápidos. Contudo, a técnica formada pelos engenheiros da Universidade de Boston é a mais claro -e econômica – com esta abordagem periscópio computacional. “Os métodos anteriores utilizavam comprimentos de curso pra quebrar as ondas de iluminação e, posteriormente, acrescentaram os seus próprios algoritmos computacionais”, diz Goyal.
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“Nós descobrimos que um material opaco assim como consegue essa espécie de decomposição e, dado que neste instante não devemos de comprimentos de curso, poderá fazer com só uma câmera digital usual”. Como explicam no postagem, os pesquisadores conseguiram reconstruir algumas imagens que se encontravam fora do enquadramento da câmera.
Concretamente em uma tela escondida atrás de um utensílio que projeta uma sombra parcial (ou milhões) numa parede refletora, como a que se mostra pela fotografia que acompanha esta página. A câmera digital captura a distribuição de iluminação no muro como a sombra do utensílio.
A partir daí os algoritmos informáticos permitem montar uma imagem em preto e branco da cena oculta, obtida a partir dos detalhes enviados na câmera. Sendo assim, a escala de clareza de cada câmera comum pode ser estendido a ler toda o dado contida nas sombras. Até nesta hora, os autores foram capazes de reconstruir imagens de desenhos animados, letras ou padrões geométricos, se bem que por enquanto os dados e menores objetos são perceptíveis, contudo são pouco precisas. Neste caso, os métodos não são baseadas em inteligência artificial, no entanto simplesmente em princípios físicos (e, mais especificamente ópticos), contudo os autores acreditam que técnicas de aprendizado automatizado ajudá-lo a adquirir reconstituciones mais precisas no futuro.
“eu acho que é possível combinar os nossos métodos com métodos baseados em aprendizagem de máquina para aperfeiçoar as reconstruções”, reconhece Goyal. “Esse treino pode melhorar a reconstrução geral, ao fornecer um modelo mais preciso como você vê as cenas naturais”, explica o investigador principal.
As aplicações pra esta nova tecnologia são múltiplas: seus criadores acreditam que poderia ser usado no campo da vigilância, para detectar pessoas escondidas ou pra inspecionar componentes no interior das máquinas, entretanto também na navegação. “Os carros autónomos utilizam Lidar (Detecção e classificação de Imagens a Laser) pra formar mapas em 3D de seus arredores, entretanto isto é limitado a linha de visão”, diz Goyal.