Investigadores del MIT han desarrollado un chip de baja potencia para procesar datos de una c\u00e1mara 3-D que podr\u00eda ayudar a las personas con discapacidad visual a moverse por sus entornos. El chip consume s\u00f3lo una mil\u00e9sima de la energ\u00eda que requiere un procesador de ordenador convencional para ejecutar los mismos algoritmos.<\/p>\n
Con este nuevo elemento, los investigadores construyeron un prototipo de un sistema de navegaci\u00f3n completo para discapacitados visuales. Del tama\u00f1o de una caja de binoculares y portado de manera similar alrededor del cuello, el sistema utiliza una c\u00e1mara experimental 3-D de Texas Instruments. El usuario lleva una interfaz mec\u00e1nica Braille desarrollada en el Laboratorio de Ciencias de la Computaci\u00f3n e Inteligencia Artificial del MIT (CSAIL), que transmite informaci\u00f3n sobre la distancia al obst\u00e1culo m\u00e1s cercano en la direcci\u00f3n en que el usuario se mueve.<\/p>\n
Los investigadores presentaron el nuevo chip y el sistema de navegaci\u00f3n esta semana en la Conferencia Internacional de Circuitos de Estado S\u00f3lido en San Francisco.<\/p>\n
\u00abHubo algunos trabajos anteriores sobre este tipo de sistemas, pero el problema era que consist\u00edan en equipos demasiados voluminosos, ya que requieren toneladas de procesamiento diferente\u00bb, ha se\u00f1alado Dongsuk Jeon, post-doctorado en los laboratorios de investigaci\u00f3n de microelectr\u00f3nica del MIT (MTL), y primer autor del estudio.<\/p>\n
\u00abQuer\u00edamos miniaturizar este sistema y nos dimos cuenta que era fundamental hacer un muy peque\u00f1o chip que ahorre energ\u00eda, pero que proporciona suficiente potencia de c\u00e1lculo\u00bb, ha a\u00f1adido.<\/p>\n
En el trabajo patrocinado por la Fundaci\u00f3n Andrea Bocelli, que fue fundada por el reconocido cantante ciego, el equipo desarroll\u00f3 un algoritmo para la conversi\u00f3n de datos de la c\u00e1mara 3-D en ayudas \u00fatiles a la navegaci\u00f3n. La salida de cualquier c\u00e1mara 3-D se puede convertir en una representaci\u00f3n 3-D llamada una \u00abnube de puntos\u00bb, que muestra las ubicaciones espaciales de los puntos individuales en las superficies de los objetos. Los puntos agrupados por el algoritmo para identificar superficies planas en la escena, a continuaci\u00f3n, eran objeto de medida desde el observador sin obstrucciones en m\u00faltiples direcciones.<\/p>\n
Para el nuevo trabajo, los investigadores modificaron este algoritmo, con el ahorro de energ\u00eda en mente. La forma est\u00e1ndar para identificar planos en nubes de puntos, por ejemplo, es escoger un punto al azar, luego mirar a sus vecinos inmediatos, y determinar si alguno de ellos se encuentra en el mismo plano. Si uno de ellos coincide, el algoritmo busca a sus vecinos, determinando si cualquiera de ellos se encuentra en el mismo plano, y as\u00ed sucesivamente se produce una expansi\u00f3n gradual de la superficie.<\/p>\n
Esto es computacionalmente eficiente, pero requiere frecuentes peticiones a nivel de la memoria principal de un chip. Debido a que el algoritmo no sabe de antemano en qu\u00e9 direcci\u00f3n habr\u00e1 movimiento a trav\u00e9s de la nube de puntos, no puede cargar previamente de forma fiable los datos que necesitar\u00e1 en su peque\u00f1o banco de memoria de trabajo.<\/p>\n
Ir a buscar los datos de la memoria principal, sin embargo, supone la p\u00e9rdida de energ\u00eda m\u00e1s grande de los chips de hoy, por lo que los investigadores del MIT modificaron el algoritmo est\u00e1ndar. Su algoritmo siempre comienza en la esquina superior izquierda de la nube de puntos y realiza exploraciones a lo largo de la fila superior, comparando cada punto s\u00f3lo con el vecino en su izquierda.<\/p>\n
A continuaci\u00f3n, se inicia en el punto m\u00e1s a la izquierda en la siguiente fila hacia abajo, comparando cada punto s\u00f3lo con el vecino a su izquierda y respecto al que est\u00e1 directamente encima, y repite este proceso hasta que haya examinado todos los puntos. Esto permite que el chip cargue tantas filas como quepan en su memoria de trabajo, sin tener que pasar de nuevo a la memoria principal.<\/p>\n
Este truco y otros similares reduce dr\u00e1sticamente el consumo de energ\u00eda del chip. Pero el chip de procesamiento de datos no es el componente del sistema de navegaci\u00f3n que consume m\u00e1s energ\u00eda, sino la c\u00e1mara 3-D. As\u00ed que el chip incluye tambi\u00e9n un circuito que de forma r\u00e1pida compara cada nuevo marco de datos capturados por la c\u00e1mara con el inmediatamente precedente.<\/p>\n
Si se producen peque\u00f1os cambios a lo largo de cuadros sucesivos, es una buena indicaci\u00f3n de que el usuario se encuentra todav\u00eda ante un obst\u00e1culo; el chip env\u00eda una se\u00f1al a la c\u00e1mara, lo que puede reducir su velocidad de fotogramas, ahorrando energ\u00eda.<\/p>\n
Aunque el sistema de navegaci\u00f3n prototipo es menos molesto que sus predecesores, deber\u00eda ser posible miniaturizar a\u00fan m\u00e1s. En la actualidad, uno de sus mayores componentes es un dispositivo de disipaci\u00f3n de calor encima de un segundo chip que convierte la salida de la c\u00e1mara en una nube de puntos.<\/p>\n
A\u00f1adir el algoritmo de conversi\u00f3n al chip de procesamiento de datos deber\u00eda tener un efecto insignificante sobre su consumo de energ\u00eda, pero reduce significativamente el tama\u00f1o de los componentes electr\u00f3nicos del sistema.<\/p>\n
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Original.<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Investigadores del MIT han desarrollado un chip de baja potencia para procesar datos de una c\u00e1mara 3-D que podr\u00eda ayudar a las personas con discapacidad visual a moverse por sus … Leer M\u00e1s \u00abInventan un ‘chip gu\u00eda’ para ciegos\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":23022,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"image","meta":{"_mi_skip_tracking":false,"_exactmetrics_sitenote_active":false,"_exactmetrics_sitenote_note":"","_exactmetrics_sitenote_category":0},"categories":[144],"tags":[335,2283],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/todossomosuno.com.mx\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/23021"}],"collection":[{"href":"https:\/\/todossomosuno.com.mx\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/todossomosuno.com.mx\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/todossomosuno.com.mx\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/todossomosuno.com.mx\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=23021"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/todossomosuno.com.mx\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/23021\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/todossomosuno.com.mx\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/media\/23022"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/todossomosuno.com.mx\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=23021"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/todossomosuno.com.mx\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=23021"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/todossomosuno.com.mx\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=23021"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}