Più facile sviluppare sistemi di visione artificiale

Grazie ai roditori, hanno un sistema di riconoscimento visivo simile a quello umano

Redazione ANSA

Diventa più facile sviluppare le tecnologie per i sistemi di visione artificiale: questo perché i meccanismi biologici che consentono al cervello umano di riconoscere cose e persone attraverso la vista sono del tutto simili a quelli usati dai roditori e dunque, grazie a questo modello animale, d'ora in poi potranno essere studiati più agevolmente in laboratorio. Lo hanno scoperto i ricercatori della Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati (Sissa) di Trieste in collaborazione con l'Istituto Italiano di Tecnologia (Iit) di Rovereto, attraverso la ricerca pubblicata sulla rivista eLife.

''Gli esseri umani riescono a riconoscere un viso o un oggetto in poche decine di millisecondi, nonostante questi possano apparire sulla retina in un numero infinito di modi diversi a causa di variazioni di luminosità, dimensione, orientamento e posizione nel campo visivo'', spiega Davide Zoccolan, direttore del laboratorio di neuroscienze visive della Sissa. ''Questa capacità, nota come riconoscimento visivo invariante, è una delle proprietà fondamentali della visione di alto livello ed è dovuta all'elaborazione progressiva del segnale visivo attraverso una specifica sequenza di aree visive corticali. Con questo lavoro abbiamo dimostrato l'esistenza di un processo di elaborazione simile nei roditori, presupposto fondamentale per studiare i circuiti neuronali sottostanti facendo uso di un ampio spettro di tecniche sperimentali già d'impiego in questi animali''.

I ricercatori hanno osservato che, spostandosi dall'area più esterna della corteccia cerebrale dei roditori a quella più profonda, si perde l'informazione relativa alla luminosità e al contrasto, mentre il segnale diventa sempre più invariante per trasformazioni del singolo oggetto e sempre più discriminante dell'identità degli oggetti, proprio come nei primati. ''Un risultato importante - commenta Zoccolan - e che apre nuove strade per lo studio della visione di alto livello e del suo sviluppo, così come per l'evoluzione dei sistemi di visione artificiale''.

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