Molti di noi hanno desiderato, spesso a una festa in cui abbiamo bisogno di introdurre qualcuno il cui nome abbiamo dimenticato, che i nostri smartphone o dispositivi indossabili potrebbero agire come un sistema di memoria passivo.

Ma la difficoltà nel costruire un tale sistema è duplice. In primo luogo, il dispositivo ha bisogno che la batteria sia costantemente in ascolto o in registrazione. In secondo luogo, ha bisogno di sapere cosa è importante ricordare e cosa può scartare.

Ora, i ricercatori della Rice University hanno provato a risolvere entrambi i problemi in uno. Hanno costruito un software, chiamato RedEye, progettato per vedere tutto ma solo ricordare cosa dovrebbe.

"Il concetto è di consentire ai nostri computer di aiutarci mostrando loro ciò che vediamo durante il giorno", ha detto il leader del gruppo Lin Zhong, che è coautore di un nuovo studio sull'argomento..

"Sarebbe come avere un assistente personale che ricordi qualcuno che hai incontrato, dove li hai incontrati, quello che ti hanno detto e altre informazioni specifiche come prezzi, date e orari."

Ricorda, ricorda

Il primo passo è stato rendere i processi sufficientemente efficienti per il funzionamento continuo. Hanno realizzato che utilizzando un software che riduce il consumo di energia dei sensori di immagine preconfigurati di dieci volte.

"I segnali del mondo reale sono analogici e convertirli in segnali digitali è costoso in termini di energia", ha dichiarato Robert LiKamWa, che ha lavorato al progetto. "C'è un limite fisico alla quantità di risparmi energetici che puoi ottenere per quella conversione, abbiamo deciso che un'opzione migliore potrebbe essere quella di analizzare i segnali mentre erano ancora analogici".

Quindi, per capire cosa valesse la pena ricordare, hanno utilizzato una combinazione di ricerche recenti sull'apprendimento automatico, sull'architettura di sistema e sulla progettazione di circuiti.

Il risultato è una rete neurale ispirata all'organizzazione della corteccia visiva del cervello - il bit che elabora le informazioni che vediamo.

Design e test

"Il risultato è che possiamo riconoscere oggetti - come gatti, cani, chiavi, telefoni, computer, volti, ecc. - senza effettivamente guardare l'immagine stessa", ha detto. "Stiamo solo guardando l'uscita analogica dal sensore di visione, abbiamo una comprensione di ciò che è lì senza avere un'immagine reale", ha detto LiKamWa.

Ha aggiunto: "Possiamo definire una serie di regole in cui il sistema scarterà automaticamente l'immagine non elaborata al termine dell'elaborazione, che non sarebbe mai più recuperabile, quindi se ci sono momenti, luoghi o oggetti specifici che un utente non desidera per registrare - e non vuole che il sistema ricordi - dovremmo progettare meccanismi per garantire che le foto di quelle cose non vengano mai create in primo luogo. "

In questo momento, il sistema è ancora in fase di progettazione e test, con un layout del circuito su cui si sta lavorando. Ha bisogno di miglioramenti quando si registrano dati in ambienti scarsamente illuminati e altre impostazioni con un basso rapporto segnale / rumore.

Ma se questi problemi possono essere risolti, aspettati che una futura generazione di indossabili sia sempre più consapevole del mondo circostante.

Forse anche più di noi.

  • Per andare calvo: gli scienziati hanno trovato un modo per stampare i capelli in 3D
  • Duncan Geere è lo scrittore scientifico di TechRadar. Ogni giorno trova le notizie scientifiche più interessanti e spiega perché dovrebbe interessarti. Puoi leggere altre sue storie qui e puoi trovarlo su Twitter sotto l'handle @duncangeere.