De fleste av oss har ønsket, ofte på en fest når vi trenger å introdusere noen hvis navn vi har glemt, at våre smarttelefoner eller bærbare enheter kan fungere som et passivt minnesystem.

Men vanskeligheten med å bygge et slikt system er to ganger. For det første trenger enheten batteristrømmen til å lytte eller registrere kontinuerlig. For det andre trenger den å vite hva som er viktig å huske og hva det kan kaste bort.

Nå har forskere ved Rice University gått på å løse begge problemene i en. De har bygget et program, kalt RedEye, som er designet for å se alt, men bare husk hva det skal.

"Konseptet er å la våre datamaskiner hjelpe oss ved å vise dem det vi ser hele dagen," sa gruppeleder Lin Zhong, som medforfattere en ny studie om emnet.

"Det ville være som å ha en personlig assistent som kan huske noen du møtte, hvor du møtte dem, hva de fortalte deg og annen spesifikk informasjon som priser, datoer og tider."

Husk, husk

Det første trinnet var å gjøre prosessene effektive nok til kontinuerlig drift. De oppnådde det ved å bruke programvare som reduserer strømforbruket til hyllene i bildefeltet ti-fold.

"Virkelige signaler er analoge, og konverteringen til digitale signaler er dyrt når det gjelder energi," sa Robert LiKamWa, som jobbet med prosjektet. "Det er en fysisk grense for hvor mye energibesparelser du kan oppnå for den konverteringen. Vi bestemte oss for et bedre alternativ kan være å analysere signalene mens de fortsatt var analoge."

Så for å finne ut hva som var verdt å huske, brukte de en kombinasjon av ny forskning om maskinlæring, systemarkitektur og kretsdesign.

Resultatet er et neuralt nettverk inspirert av organisasjonen av hjernens visuelle cortex - den delen som behandler informasjonen vi ser.

Design og testing

"Resultatet er at vi kan gjenkjenne gjenstander - som katter, hunder, nøkler, telefoner, datamaskiner, ansikter, etc. - uten å se på selve bildet selv," sa han. "Vi ser bare på den analoge utgangen fra visjonssensoren. Vi har en forståelse av hva som er der uten å ha et faktisk bilde," sa LiKamWa.

Han la til: "Vi kan definere et sett med regler der systemet automatisk vil kaste bort det rade bildet etter at det er ferdig med behandlingen. Det bildet kan aldri gjenopprettes. Så, hvis det er tider, vil steder eller bestemte objekter som en bruker ikke vil ha å registrere - og vil ikke at systemet skal huske - vi bør utforme mekanismer for å sikre at bilder av disse tingene aldri blir opprettet i første omgang. "

Akkurat nå er systemet fremdeles i design- og teststadiet, med et kretsoppsett som blir bearbeidet. Det trenger forbedringer når du registrerer data i lavlysmiljøer og andre innstillinger med lavt signal / støyforhold.

Men hvis disse problemene kan løses, så forvent en fremtidig generasjon wearables å bli stadig mer klar over verden rundt den.

Kanskje enda mer enn vi er.

  • For å baldly gå: forskere har funnet en måte å 3D print hår
  • Duncan Geere er TechRadar's science writer. Hver dag finner han de mest interessante vitenskapenes nyhetene og forklarer hvorfor du bør bry deg. Du kan lese mer av hans historier her, og du kan finne ham på Twitter under håndtaket @duncangeere.