Txip bakar bat ibilgailu-gidaria identifikatzeko eta gidatzeko modua kontrolatzeko

Neurona-sare artifizial bat eta haren ikaskuntza-algoritmoak ingurune adimendunetan integratzeko zirkuitu integratu txiki batean ezartzea lortu du UPV/EHUko Zientzia eta Teknologia Fakultateko Elektrizitatea eta Elektronika Saileko Raúl Finker ikertzaileak (berriki doktoratua). Adimen konputazionalean gehien erabiltzen diren tekniketako bat dira neurona-sareak: gizakien garunetan oinarritzen dira, eta ikasteko eta inguruneko aldaketei egokitzeko gaitasuna dute, ikaskuntza-algoritmoak erabiliz.

Horretarako, zirkuitu logiko programagarriak erabili ditu, behar den sistema osoa txip bakarrean ezarri ahal izateko, hardware/software arkitektura jakin bat erabiliz: neurona-sarea hardwarean ezarri du eta ikaskuntza-algoritmoak softwarean.

Hala, datuak ohi baino askoz ere azkarrago prozesatzea lortu dute; azkar ezar daitezke ingurumen-adimeneko inguruneetan —pertsonak ingurune elektroniko batez inguratuta aurkitzen diren interakzio-eredua, pertsonaren beraren presentzia detektatzen duena, testuinguruarekiko sentikorra dena eta erabiltzaileen behar eta ohiturei era moldakor eta ez-instrusibo batean erantzuten diena—, eta ez dute toki handirik behar.

Sistema erabat autonomoa, erabiltzaile bati egokitzeko gai dena

Ingurune adimenduetarako bi aplikazio garatu dituzte, frogatzeko ikertzaileak proposatutako hardware/software arkitektura berariaz diseinatutako ingurumen-adimeneko inguruneetan erabil daitekeela.

Lehena, iDorm izeneko bizi-ingurune bat da. Essex Unibertsitateko Ingurune Adimendunen Taldeak garatutako logela bat da, eta Unibertsitate horrek azterketa egiteko behar zituzten datu guztiak eman dizkie. Ikertzaileek ondorioztatu dute beraiek garatutako sistema erabiliz neurona-sarea trebatu daitekeela, ingurunearen erabiltzailearen beharrei egokitzeko eta behar horietan oinarrituta erantzunak kontrolatzeko gai izateko. "Ikusi genuen sistema gai zela erabiltzaile baten jokabideari ezin hobeki egokitzeko, logelan zeuden elementuak kontrolatzeko, eta, halaber, erabiltzailearen jokabideak urteko urtaroaren arabera izan zitzakeen aldaketetara egokitzen zela", azaldu du Finkerrek.

Bigarren aplikazioari dagokionez, ingurumen-adimeneko gailu bat garatu zuten automobil baten ingurunerako aplikatua, gidariak denbora errealean identifikatzeko. Aplikazioa garatzeko erabili dituzten datuak Drive-Safe Consortiumek eman dizkie, zehazkiago Istanbuleko Sabanci Unibertsitateak Uyanik izeneko sedan motako auto bat erabiliz lortutako datuak. Autoak berak ematen dituen datuak erabiliz, gidatzeko moduan oinarrituta gidaria identifikatzeko gai den sistema bat diseinatu dute. Beste identifikazio-sistema batzuekin alderatuta, honek duen alde nagusia da ez duela behar autoak ez duen bestelako elementurik, hala nola kamerarik edo hatz-aztarnen irakurgailurik. "Autoko azelerometroen datuak erabiliz edo gidariak azeleragailuaren edo balaztaren pedaletan egiten dituen presioen datuak erabiliz, gidariak identifikatzeko gai da sistema, eta oso emaitza onak lortu dira", adierazi du ikertzaileak.

Bigarren aplikazio horrek bide berriak irekitzen ditu etorkizunerako eta, ikertzailearen arabera, "orain esku artean ditugun" proiektuetarako. Batetik, gidariaren segurtasun-sistema gisa erabil daiteke; izan ere, "sistemak detekta lezake gidaria ez dela ohi bezala gidatzen ari, arrazoi bat edo beste dela-eta". Bestetik, autoaren beraren segurtasun-sistema gisa; izan ere, "detekta lezake gidatzen ari den pertsona ez dela normalean ibilgailua erabiltzen duen pertsonetako bat", azaldu du. Ikertzaileak lortu duen sistemaren bi aplikazio dira horiek, baina "beste hainbat aplikaziotan ere ezar liteke, beharrezkoa litzatekeen sarearen tamainaren eta beharren arabera", adierazi du Finkerrek.

Informazio osagarria

Raúl Finkerrek (Barakaldo, 1982) Industria Ingeniaritza Teknikoa (Industria Elektronika) eta Telekomunikazio Ingeniaritza ikasi ditu Deustuko Unibertsitatean, eta Sistema Elektroniko Aurreratuen ikerketa-masterra egin du UPV/EHUn. 2015eko irailean amaitu zuen doktore-tesia, Efficient electronic implementations of adaptive systems for ambient intelligence environments izenekoa, UPV/EHUko Zientzia eta Teknologia Fakultateko Elektrizitate eta Elektronika Sailean, Javier Echanobe eta Inés del Camporen zuzendaritzapean. Ikerketa Essex Unibertsitatearekin (Erresuma Batua) eta Sabanci Unibertsitatearekin (Istanbul, Turkia) lankidetzan egin dute.

Biltzarrak

Echanobe, J.; Finker, R.; del Campo, I., "A Divide-and-Conquer Strategy for FPGA Implementations of Large Neural Network-based Classifiers" The 2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), Killarney, Ireland, 2015eko uztaila.

Del Campo, I.; Echanobe, J.; Asua, E.; Finker, R.; "Controlled-Accuracy Approximation of Nonlinear Functions for Soft Computing Applications. A high performance co-proccessor for intelligent embedded systems," 2015 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence. Cape Town, South Africa, 2015eko abendua (paper accepted)

Argazki-oina: Identifikazio-sistemak ez du behar  autoak ez duen bestelako elementurik (Syda Productions / Dollar Photo Club).