A mesterséges intelligencia (MI) kutatások egyik legjelentősebb iránya az optikai képanalízis és az azt követő tanulás. Ez szinte az élet minden területén az ember segítségére lehet és bár már ma is jelen van, robbanásszerű fejlődés várható ezen a téren.
Egyre több olyan kameraalapú rendszert mutat be a Bosch, amelynek lényege, hogy az optikai érzékelők adatai alapján a szoftver képes tanulni és akár döntéseket is hozni. Szinte mindegy, hogy biztonsági kameráról, egy autó képérzékelőjéről, vagy egy „egyszerű” hűtőszekrényről van szó, a felhasználási lehetőségek elképesztően sokrétűek.
A vezetőtámogató rendszerek egyik legfontosabb érzékszerve az optika, vagyis a jármű szeme
A mesterséges intelligencia kapcsán már felületesen korábban is érintettük a témát. A mobiltelefonokat vizsgálva ma már szinte minden komolyabb készülékben találunk bizonyos szintű mesterséges intelligencia programkódot a kameraapplikációba integrálva. Ez felismeri a keresőmezőben látható témát és segít annak megfelelően beállítani az expozíciót. Másképp idomul az ellenfényhez, a sötéthez, vagy akár a sárgarépa különleges árnyalatához. Szó sincs azonban arról, hogy ez a legkomplexebb feladat amire az MI képes, sőt.
A Bosch mérnökei ennél sokkal összetettebb feladatokban gondolkodtak, amikor integrálni kezdték a technológiát. Nézzünk néhány példát, kezdjük a legegyszerűbbel. A sokak számára elsőre fölöslegesnek tűnő, hűtőszekrénybe integrált kamera képes regisztrálni mit pakolunk be a gépbe. Az okosotthon-alkalmazással összekötött eszköz megtanulja, mikor mit szoktunk készíteni, így képes figyelmeztetni, ha valami fogyóban van. Sőt, ha főzési szokásainkra is megtanítjuk, arra is alkalmas, hogy a rendelkezésre álló hozzávalókból új receptet ajánljon nekünk.
A Bosch már évek óta készít okoshűtőket kamerákkal
Egy lépéssel komolyabb az a technológia, amelyet a biztonsági kamerákhoz fejlesztett ki a Bosch. Ez az MI kód képes megtanulni a tűz és a füst különböző optikai paramétereit. Ez alapján pedig akár egy kezdődő raktártüzet is detektálni tud az első pillanatokban. Ez lényeges, hiszen egy tűzeset kapcsán a legfontosabb, hogy mikor fedezi fel azt a kezelő személyzet. A legújabb biztonsági rendszerek azonban ennél is többet tudnak, képesek akár az oltást is önállóan megkezdeni az előre telepített oltóberendezés vezérlésével. Ráadásul nemcsak aktiválni tudják a rendszert, hanem szakaszolni is, így nem árasztják el az egész raktárt, kizárólag a szükséges területekre koncentrálják az oltóanyagot.
Egy raktárban, vagy egy alagútban fontos a tűzeset mielőbbi felfedezése
Ez a technológia egyébként további területeken is bizonyít már, hiszen az épületfelügyeleti rendszerek speciális ága az alagutak felügyelete. A mesterséges intelligencia itt is bizonyít, hiszen a Bosch speciális szoftvere képes megkülönböztetni a kipufogógázokat és a tűzből eredő füstöt. Ez már csak azért is fontos, mert más reakciók szükségesek a rendszer és kezelő személyzet részéről egy tűz és a látást korlátozó szmog esetén.
Szintén ezt a területet támogatja az a most bemutatott szoftveres platform, amely két újdonságot is hozott. Az első, hogy a biztonsági kamerák a mesterséges intelligencia segítségével számon tudják tartani az adott területen tartózkodókat. Az öntanuló szoftver képes megkülönböztetni a gyerekeket, a felnőtteket, akár ülnek, akár állnak. Ez az olyan speciális korlátozások idején, amikor a beléptetés létszámhoz kötött, nagyobb biztonságot ad az üzemeltetőknek. Ráadásul a másik funkció fél Celius-fokos pontossággal képes meghatározni az emberi testhőmérsékletet, ezzel kiszűrve a lázas betegeket.
Az új biztonsági kamerák akár a testhőmérséklet meghatározásában is segítenek
Az önvezető autók kapcsán is ki kell emelni a mesterséges intelligenciával felvértezett „szemeket”. Az autókban található kamerák már ma is a vezetőtámogató rendszerek legfontosabb érzékszervei. A felhőalapú hálózati kapcsolattal rendelkező járművek esetében azonban még nagyobb szerep hárul majd rájuk. A járműipari kamerák új szintre emelik a biztonságot, hiszen sokszor vannak olyan szituációk, amelyekben több bonyolult összefüggésre kell odafigyelnie a vezetőnek.
Itt már esélye nincs a vezetőnek, ha nem figyelt mielőtt a gyalogos a kisbusz takarásába lépett
Ilyen lehet például az, amikor az út bal oldalán keresünk valamit. Értelemszerűen balra figyelünk, de közben a jobboldalon lévő fa, vagy buszmegálló takarásából kilép valaki az autó elé. A balra fordított fej garantálja, hogy nem látjuk a gyalogost, a kamera és a mesterséges intelligencia viszont végig követi a mozgását és kiszámítja, hogy kiléphet elénk. Éppen ezért képes figyelmeztetni a járművezetőt, felkészülni a fékezésre (a fékpofák finom tárcsához közelítésével) ha pedig nem reagálunk, a kibukkanás után azonnal fékezni is tud. Ez egy extrém eset, van azonban gyakorlatiasabb előnye is. Például az MI alapú szoftverek hamarosan képesek lesznek parkolóhelyeket azonosítani a kamera képe alapján. Sőt, ezek a felhőalapú adatbázisba rögtön úgy kerülnek majd fel, hogy a rendszer azt a fontos információt is csatolja melléjük, hogy milyen méretű autók számára használható az adott parkolóhely. Így a keresők számára is világos lesz, hogy érdemes-e próbálkozni a parkolással.
Az autók képesek lesznek azonosítani minden objektumot és viselkedéselemzés után számítanak is azok várható cselekedeteire
Az eddig felsoroltakból jól látszik, hogy a különböző kamerák fejlesztése folyamatos, a nagyobb potenciál azonban már nem a hardverfejlesztésben, sokkal inkább a szoftveres oldalban, sőt leginkább a mesterséges intelligencia algoritmusokban rejlik. Ezeken dolgoznak a Bosch mérnökei világszerte, például a Budapesti Fejlesztési Központban is.
