Su PetaPixel leggo che l’azienda americana TeraDeep ha sviluppato DeepLearning, una tecnologia in grado di rendere una macchina fotografica, o una videocamera, capace di riconoscere persone, oggetti, animali domestici.
Fondatore e CTO di TeraDeep è Eugenio Colurciello, laureato all’Università di Trieste, che ora lavora negli Stati Uniti.
Il sistema ideato dal suo gruppo di ricerca può utilizzare dei rilevatori pre-programmati o altri definiti dall’utente per riconoscere ulteriori oggetti. Il margine di errore, assicura la casa produttrice, è basso.
Anche questa tecnologia si basa sulle reti neurali, come quelle di Google, Flickr, Microsoft e di altre grandi aziende che cercano di controllare e rendere fruibile l’immenso patrimonio di immagini continuamente immesse dagli utenti nei social network.
La tecnologia DeepLearning, in particolare, è stata concepita per i sistemi di allarme, in modo che la telecamera possa riconoscere se elementi estranei entrano nella sua visuale. Per esempio, se persone sconosciute al sistema entrano nella stanza, saranno identificate come tali e faranno scattare l’avviso di pericolo.
Ma questa capacità di riconoscimento degli oggetti da parte di una foto-video camera potrebbe essere sfruttata anche per catalogare le immagini prodotte.
Dei video dimostrativi e anche un’applicazione per hobbisti e ricercatori che volessero utilizzarla nei loro progetti, purché non per usi commerciali, è disponibile su GitHub.