Գիտնականները նշում են, որ այդ համակարգը կհեշտացնի հիպերսպեկտրալ տեխնոլոգիայի ներդրումը:
Սպեկտրոմետրերը ՝ սարքեր են,որոնք թույլ են տալիս ստանալ նյութի բաղադրության մասին տվյալներ էլեկտրամագնիսական ալիքների բազմաթիվ առանձին ալիքների բաժանման հաշվին: Եթե սովորական ֆոտոխցիկում նման ալիքների ընդամենը երեքն են, ապա ժամանակակից սարքերը, հիպերսպետրոմետրերը կարող են տեղեկատվություն տալ 100 եւ ավելի սպեկտրալ ալիքներից: Գիտնականները հայտնել են, որ թվային հիպերսպեկտրալ լուսանկարները անվանում են «հիպերկուբներ»:
Հիպերկուբներում արձանագրված պատկերների ճանաչման համար այսօր օգտագործում են նեյրոնային ցանցերը, որոնք պատկերները համեմատում են նմուշների զանգվածի տվյալների հետ: Նման էտալոնային զանգվածների պահպանումն ու մշակումը մեծ ռեսուրսներ է պահանջում, ընդ որում, ինչպես բացատրել են գիտնականները, տարբեր տեսակի օբյեկտների հիպերկուբների վերլուծության համար ամեն անգամ ստիպված են լինում համապարփակ և խորը վերլուծությունների միջոցով ընտրել առանցքային նշանը:
Այդ դժվարությունները հաղթահարելուն եւ «խելացի տեսողության» աշխատանքի արագությունը կտրուկ բարձրացնելուն կօգնի հայ և ռուս գիտնականների համատեղ ստեղծված նոր ալգորիթմը։
Նրանց խոսքով ՝ ալգորիթմը թույլ է տալիս հիպերսպեկտրալային նմուշների զանգվածին փոխարինել դրոնի կամ արբանյակի ընթացիկ առաջադրանքին համապատասխանող նշանների նախապես հաստատված հավաքածուով:
«Մեր մոտեցումը թույլ է տալիս կառավարել մեկ պարամետր, ընտրել օպտիմալ ֆիլտր մշակման համար ամբողջ պատկերը: Այս հիման վրա մշակում ենք ինքնուսուցվող ալգորիթմ, որը կարող է որոշել հիպերկուբներում պահանջվող օբյեկտների տեղեկատվական նշանները ՝ առանց ձեռքի տակ նմուշներ հավաքելու։ Մեր մշակված լուծումը թույլ կտա ստեղծել շարժական հիպերսպեկտրոմետրեր, որոնք կճանաչեն անհրաժեշտ օբյեկտ...