새로운 나이트 비전 기술을 통해 AI는 칠흑같은 어둠 속에서도 대낮처럼 볼 수 있습니다.

야행성 포식자는 뿌리 깊은 초능력을 가지고 있습니다. 칠흑 같은 어둠 속에서도 그들은 주변을 쉽게 조사하고 단색의 풍경 속에 숨어 있는 맛있는 먹이를 찾아낼 수 있습니다.

다음 저녁 식사를 위해 사냥하는 것이 어둠 속에서 보는 유일한 특권은 아닙니다. 달도 없는 밤 시골의 비포장도로를 운전해 보세요. 나무와 관목은 활력과 질감을 잃습니다. 길을 가로질러 날아다니는 동물들은 그림자 같은 얼룩이 됩니다. 낮에는 정교함에도 불구하고 우리의 눈은 깊이, 질감, 심지어 어두운 조명에서도 물체를 처리하는 데 어려움을 겪습니다.

기계에도 같은 문제가 있다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 수많은 센서로 무장하고 있음에도 불구하고 자율주행차는 여전히 그 이름에 걸맞게 살아가려고 노력하고 있습니다. 완벽한 기상 조건과 통행 차선이 깨끗한 도로에서 잘 작동합니다. 하지만 폭우나 안개, 산불로 인한 연기, 가로등이 없는 도로에서 운전하라고 하면 자동차는 어려움을 겪습니다.

이번 달에는 퍼듀 대학교(Purdue University) 팀이 낮은 가시성 문제를 정면으로 해결했습니다. 열화상, 물리학, 기계 학습을 결합한 이들 기술을 통해 시각적 AI 시스템은 어둠 속에서도 대낮처럼 볼 수 있었습니다.

시스템의 핵심에는 적외선 카메라와 AI가 있습니다. AI는 맞춤형 이미지 데이터베이스에서 훈련되어 주어진 주변 환경에서 자세한 정보를 추출합니다. 본질적으로 열 신호를 사용하여 세계를 매핑하도록 스스로 학습합니다. 이전 시스템과 달리 HADAR(열 보조 감지 및 거리 측정)이라는 기술은 악명 높은 걸림돌인 "고스팅 효과"를 극복했습니다. 이는 일반적으로 탐색에 거의 유용하지 않은 얼룩진 유령 같은 이미지를 유발합니다.

기계에게 야간 시야를 제공하는 것은 자율주행차에만 도움이 되는 것이 아닙니다. 유사한 접근 방식은 보존을 위해 야생 동물을 추적하려는 노력을 강화하거나 공중 보건 조치로 ​​혼잡한 항구에서 체온을 장거리 모니터링하는 데 도움이 될 수도 있습니다.

연구 저자인 Xueji Wang은 "HADAR는 보이지 않는 것을 볼 수 있도록 도와주는 특별한 기술입니다."라고 말했습니다.

우리는 자율주행차를 훈련시키기 위해 자연에서 많은 영감을 얻었습니다. 이전 세대에서는 소나와 반향정위를 센서로 채택했습니다. 그런 다음 레이저를 사용하여 여러 방향으로 스캔하고 물체를 찾고 빛이 얼마나 빨리 반사되는지에 따라 거리를 계산하는 Lidar 스캐닝이 등장했습니다.

이러한 탐지 방법은 강력하기는 하지만 확장이 어렵다는 큰 걸림돌을 안고 있습니다. 기술은 "활성"입니다. 즉, 각 AI 에이전트(예: 자율주행차 또는 로봇)는 주변 환경에 대한 정보를 지속적으로 스캔하고 수집해야 합니다. 이동 중이거나 작업 공간에 여러 대의 기계가 있으면 신호가 서로 간섭하고 왜곡될 수 있습니다. 방출된 신호의 전체 수준은 잠재적으로 사람의 눈을 손상시킬 수도 있습니다.

과학자들은 오랫동안 수동적인 대안을 찾아왔습니다. 적외선 신호가 들어오는 곳은 바로 여기입니다. 생명체, 차가운 시멘트, 사람의 판지 조각 등 모든 물질은 열 신호를 방출합니다. 이는 야생 동물을 모니터링하기 위해 야생에서나 과학 박물관에서 적외선 카메라로 쉽게 캡처됩니다. 이전에 시도해 보셨을 수도 있습니다. 한발 더 나아가면 카메라가 귀하의 2차원 덩어리를 보여주고 다양한 신체 부위가 어떻게 열을 발산하는지 밝은 색상의 눈금으로 보여줍니다.

불행하게도 결과 이미지는 당신과 전혀 닮지 않았습니다. 몸체의 가장자리가 번져 있고 질감이나 3D 공간감이 거의 없습니다.

“사람 얼굴의 열화상 사진에는 윤곽선과 약간의 온도 대비만 표시됩니다. 특징이 없어서 마치 유령을 본 것 같은 느낌이 듭니다.”라고 연구 저자인 Fanglin Bao 박사는 말했습니다. "이러한 정보, 질감 및 기능의 손실은 열 복사를 사용하는 기계 인식의 장애물입니다."

이러한 고스팅 효과는 물리적 특성으로 인해 가장 정교한 열화상 카메라에서도 발생합니다.

보시다시피 생체부터 차가운 시멘트까지 모든 물질은 열 신호를 보냅니다. 마찬가지로 전체 환경도 열복사를 배출합니다. 열 신호만을 기반으로 이미지를 캡처하려고 하면 주변 열 잡음이 물체에서 방출되는 소리와 혼합되어 흐릿한 이미지가 생성됩니다.