Se prevé que DNN, un algoritmo modelado mediante la imitación de las redes neurales del cerebro humano, realice procesamientos de reconocimiento de manera tan precisa como el cerebro humano, o incluso mejor.
Para lograr una conducción automatizada, las computadoras automotrices deben poder identificar diferentes situaciones de tráfico vial entre las que se incluye una variedad de obstáculos y señales de tránsito, disponibilidad de espacio en la ruta para conducir y situaciones potencialmente peligrosas. Para el reconocimiento de imágenes basado en el reconocimiento de patrones convencionales y el aprendizaje de máquinas, los objetos que deben reconocer las computadoras deben estar caracterizados y ser extraídos de antemano.
En el reconocimiento de imágenes basado en DNN, las computadoras pueden extraer y aprender las características de los objetos por sí mismas y, por lo tanto, se mejora de forma significativa la precisión de la detección y la identificación de una amplia variedad de objetos.
Debido al rápido progreso de la tecnología DNN, las dos empresas planean expandir la flexibilidad de esta tecnología a varias configuraciones de red. También harán que la tecnología pueda implementarse en procesadores integrados en los vehículos que son más pequeños, consumen menos energía y presentan otras optimizaciones.
Denso ha estado desarrollando DNN-IP para aplicaciones integradas en vehículos. Al acelerar el proceso de comercialización de DNN-IP mediante el desarrollo conjunto e incorporar DNN-IP en las cámaras incorporadas en vehículos, Denso desarrollará asistencia al conductor avanzada de alto rendimiento y sistemas de conducción automatizados, y seguirá colaborando con el desarrollo de una sociedad automotriz segura para las personas de todo el mundo, no solo para conductores y peatones.
Además, de las tecnologías de procesamiento de imágenes, Toshiba particionará esta tecnología DNN-IP desarrollada conjuntamente en componentes de hardware especializados y los implementará en los procesadores de reconocimiento de imágenes incorporados en los vehículos para mejorar el rendimiento del procesamiento de imágenes. De esta forma, se utilizará menos energía que los sistemas de procesamiento de imágenes con procesadores de señales digitales (digital signal processors, DSP) o unidades de procesamiento de gráficos (graphics processing units, GPU).