Como a inteligência artificial melhora imagens borradas de visão térmica

A visão térmica convencional retrata esta cena noturna de uma estrada florestal em tons de cinza fantasmagóricos (topo). Uma nova tecnologia auxiliada por IA coleta dados térmicos e cria uma imagem mais nítida (parte inferior). O sistema adiciona cores com base nos objetos detectados, sombreando o azul água, por exemplo.

F. Bao et al/Nature 2023

Por Luis Melécio-Zambrano

24 de agosto de 2023 às 14h

As figuras nebulosas e fantasmagóricas normalmente vistas em imagens térmicas podem se tornar uma coisa do passado. Ao combinar inteligência artificial e visão térmica, os cientistas podem criar imagens nítidas e detalhadas – mesmo no escuro. A técnica poderá um dia ajudar a melhorar a capacidade dos veículos autônomos de navegar à noite. A imagem térmica, frequentemente usada em sistemas de visão noturna, funciona detectando fontes de calor. As imagens infravermelhas ficam borradas devido a um fenômeno chamado fantasma. O calor de um objeto supera quaisquer detalhes sobre a textura do objeto, da mesma forma que acender uma luz torna difícil decifrar qualquer gravação em uma lâmpada.

O físico teórico Fanglin Bao, da Purdue University, em West Lafeyette, Indiana, e colegas usaram uma câmera térmica que pode distinguir entre diferentes comprimentos de onda da luz infravermelha. Os pesquisadores emparelharam essa câmera com um programa de computador que usa IA para desembaraçar informações do dispositivo e revelar a temperatura, a textura e o tipo de material dos objetos em uma imagem. Esta técnica pintou imagens brilhantes e detalhadas de cenas noturnas escuras, informou a equipe em 26 de julho na Nature.

“Não há restrições a condições climáticas adversas ou cenários noturnos”, afirma o engenheiro eletricista Muhammad Ali Farooq, da Universidade de Galway, na Irlanda, que não esteve envolvido no estudo. “Você pode obter dados muito bons e nítidos mesmo em condições de pouca iluminação.”

A técnica também pode medir distâncias com aproximadamente a mesma precisão que os métodos atuais baseados em câmeras. Isso significa que pode ser utilizado em veículos autônomos, que precisam saber quando frear para evitar acidentes (SN: 12/10/18).

Os veículos autônomos atuais geralmente medem a distância refletindo sinais em objetos, semelhante ao funcionamento do sonar. Muitos carros autônomos que enviam sinais podem confundir uns aos outros. Como a nova técnica não precisa enviar um sinal, poderia ser mais seguro aumentá-la em um mundo com mais carros autônomos, dizem os pesquisadores.

Mesmo assim, a tecnologia não circulará por ruas movimentadas tão cedo. A câmera é robusta, tem cerca de meio metro de cada lado e é cara – custa mais de US$ 1 milhão, diz Bao. E a captura de cada imagem leva cerca de um segundo, o que é muito lento para um veículo autônomo que precisa responder às situações em tempo real.

Ainda assim, Bao espera ver versões dessa tecnologia que possam servir para veículos autônomos ou robôs no futuro. “Nós, humanos, temos uma tendência evolutiva em relação à luz”, diz ele. “Mas acontece que a IA pode superar esta dicotomia de longa data entre dia e noite.”

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F.Bao et al. Detecção e alcance assistidos por calor. Natureza. Vol. 619, 26 de julho de 2023, p. 743. doi: 10.1038/s41586-023-06174-6.

Luis Melecio-Zambrano é estagiário de redação científica do verão de 2023 na Science News. Eles estão concluindo o mestrado em comunicação científica pela Universidade da Califórnia, em Santa Cruz, onde fizeram reportagens sobre questões de justiça ambiental e agricultura.

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