Naturgetreues Sehvermögen für Computer
Computer mit realistischer Bilderkennung wären bei vielen Anwendungen ein echter Vorteil, aber die Erfüllung dieses Ziels ist nur schwer in die Praxis umzusetzen. Jedoch könnten biologisch inspirierte künstliche neuronale Systeme völlig neue Wege weisen. Das EU-finanzierte Projekt EYE2E (Building a visual brain for fast human machine interaction) baute über ein Mitarbeiteraustauschprogramm internationale Kapazitäten und Kooperationen auf diesem Gebiet auf. Die Forschungsarbeit umfasste Softwaresimulation und Hardwarerealisierung, um im Endeffekt sehr hochintegrierte Chipanwendungen im Bereich der Mensch-Maschine-Interaktion zu entwerfen. Chips dieser Art folgen den Prinzipien des parallelen Rechnens. Die Arbeit beschäftigte sich gleichermaßen mit der Modellierung von biologisch plausiblen visuellen neuronalen Systemen sowie der Integration von mehreren visuellen Systemen. In Folge des verstärkten Austauschs von Mitarbeitern sowie der Durchführung von Schulungsseminaren, gemeinsamen Workshops und Konferenzen erreichten die Forscher sämtliche Ziele mit Erfolg. Es wurden 48 Forscherabordnungen von jeweils 1 bis 2 Jahren Dauer durchgeführt. Zudem ergab die Forschungsarbeit mehr als 30 wissenschaftliche Zeitschriften- und Konferenzbeiträge. Die neuen Chip-Designs des EYE2E-Projekts bringen das Gebiet des maschinellen Sehens voran, was vor allem in Bezug auf die Mensch-Maschine-Interaktion gilt. Aus den Resultaten können sich Anwendungen im Zusammenhang mit intelligenten Robotern, der Überwachung und bei Videospielen ergeben.
Schlüsselbegriffe
Vision, Sehvermögen, Computer, neuronales Netzwerk, Chip-Design, Mensch-Maschine-Interaktion, EYE2E, integrierte Chips
