Visione bioispirata : evoluzione genetica di una rete neurale per il calcolo di disparità binoculare

Il campo della visione artificiale occupa un ruolo di primaria importanza in una grande variet`a di settori, da quelli scientifici e tecnici fino a quelli pi`u umanistici; per questo motivo `e oggetto di studio e sperimentazione da diversi anni. Tra le discipline alle quali la visione artificiale `e strettamente connessa, ci sono la biorobotica e le neuroscienze: nella prima svolge l’im- portante compito di permettere ai robot di relazionarsi con il mondo esterno e di raggiungere l’obiettivo preposto, proprio grazie a un sistema di visione che imiti, al meglio delle possibilit`a, la vista umana; le neuroscienze hanno come oggetto di studio, tra gli altri, la visione perch´e costituisce un tassello fondamentale per comprendere i meccanismi di basso, ma soprattutto di alto livello, che permettono al cervello di estrarre conoscenza degli stimoli visivi provenienti dall’esterno, inquadrando tale risultato in un’ottica di maggiore comprensione dell’uomo. Lo scopo della tesi `e stato unire due approcci differenti, le neuroscienze computazionali e la neuroevoluzione, per ottenere il calcolo della disparit`a binoculare, caratteristica fondamentale per percepire l’ambiente circostante in modo tridimensionale; questa impostazione bioispirata ha permesso di studiare e utilizzare modelli computazionali per imitare il funzionamento dei neuroni semplici e complessi della corteccia visiva primaria e di evolvere tramite l’algoritmo genetico strutturato una rete neurale per compiere il calcolo della disparit`a per due stimoli visivi presentati in ingresso. ` E stato sviluppato un sistema bioispirato, costituito da un algoritmo ge- netico per l’evoluzione di una rete neurale che compisse il calcolo di disparit`a, a fronte di risposte di neuroni complessi, modellizzati in modo artificiale, da fornire in ingresso alla rete; i risultati ottenuti hanno dimostrato come sia possibile unire due approcci diversi e collegati tra loro, entrambi ispirati ai meccanismi della natura, per estrarre una caratteristica importante: la di- sparit`a binoculare; questa metodologia ha evidenziato anche pregi e difetti dei modelli esistenti e nuovi modi per affrontare il problema della stereopsi.