La mayoría de nosotros hemos deseado, a menudo en una fiesta cuando necesitamos presentar a alguien cuyo nombre hemos olvidado, que nuestros teléfonos inteligentes o dispositivos portátiles puedan actuar como un sistema de memoria pasiva..

Pero la dificultad para construir un sistema de este tipo es doble. En primer lugar, el dispositivo necesita la energía de la batería para estar constantemente escuchando o grabando. En segundo lugar, debe saber qué es importante recordar y qué puede descartar..

Ahora, los investigadores de la Universidad Rice han intentado resolver ambos problemas en uno. Han construido una pieza de software, llamada RedEye, que está diseñada para ver todo, pero solo recuerda lo que debería.

"El concepto es permitir que nuestras computadoras nos ayuden mostrándoles lo que vemos a lo largo del día", dijo el líder del grupo Lin Zhong, quien es coautor de un nuevo estudio sobre el tema..

"Sería como tener un asistente personal que pueda recordar a alguien que conoció, donde lo conoció, lo que le dijeron y otra información específica como precios, fechas y horarios".

Recuerda recuerda

El primer paso fue hacer que los procesos fueran lo suficientemente eficientes para una operación continua. Lograron utilizar un software que reduce diez veces el consumo de energía de los sensores de imagen estándar..

"Las señales del mundo real son analógicas, y convertirlas a señales digitales es costosa en términos de energía", dijo Robert LiKamWa, quien trabajó en el proyecto. "Hay un límite físico en cuanto a la cantidad de ahorro de energía que puede lograr para esa conversión. Decidimos que una mejor opción podría ser analizar las señales mientras aún eran analógicas".

Luego, para descubrir qué valía la pena recordar, utilizaron una combinación de investigaciones recientes sobre aprendizaje automático, arquitectura de sistemas y diseño de circuitos..

El resultado es una red neuronal inspirada en la organización de la corteza visual del cerebro: el bit que procesa la información que vemos..

Diseño y pruebas

"El resultado final es que podemos reconocer objetos, como gatos, perros, llaves, teléfonos, computadoras, caras, etc., sin mirar la imagen en sí", dijo. "Solo estamos viendo la salida analógica del sensor de visión. Comprendemos lo que hay sin tener una imagen real", dijo LiKamWa..

Añadió: "Podemos definir un conjunto de reglas donde el sistema descartará automáticamente la imagen en bruto después de que haya terminado de procesarse. Esa imagen nunca sería recuperable. Por lo tanto, si hay momentos, lugares u objetos específicos que un usuario no desea para grabar, y no queremos que el sistema lo recuerde, debemos diseñar mecanismos para garantizar que las fotos de esas cosas nunca se creen en primer lugar ".

En este momento, el sistema todavía está en la etapa de diseño y prueba, con un diseño de circuito en el que se está trabajando. Necesita mejoras cuando se graban datos en entornos con poca luz y otros ajustes con una relación señal / ruido baja.

Pero si esos problemas pueden resolverse, entonces espere que una generación futura de wearables esté cada vez más al tanto del mundo que la rodea..

Quizás incluso más de lo que somos..

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  • Duncan Geere es el escritor científico de TechRadar. Todos los días encuentra las noticias científicas más interesantes y explica por qué debería importarte. Puedes leer más de sus historias aquí, y puedes encontrarlo en Twitter bajo el mando @duncangeere.