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威斯康星大學麥迪遜分校的一個團隊開發(fā)了一種新型的智能玻璃,它利用光學反射來識別圖像,而無需傳感器、電路、互聯(lián)網(wǎng)連接或外部電源。圖像識別所需的一切都被濃縮成一塊玻璃。該技術有一天可以用于將面部識別嵌入智能手機中。玻璃通過使入射光波失真來區(qū)分不同的圖像。
研究員Zongfu Yu(左),Ang Chen(中)和Efram Khoram(右)開發(fā)了一種智能玻璃的概念,該智能玻璃無需外部電源或電路即可識別圖像。
該玻璃用作納米光子介質,可以以與人工神經計算相當?shù)姆绞綀?zhí)行非線性模式映射。復雜信息被編碼在輸入光的波前。當光波進入玻璃杯時,玻璃杯會轉換波前以執(zhí)行諸如圖像識別之類的計算任務。
計算是由一種主體材料進行的,主體材料中有許多夾雜物,這些雜質以氣泡和雜質的形式出現(xiàn)在玻璃中。這些夾雜物在向前和向后的方向上散射光以區(qū)分圖像。散射以一種可以與數(shù)字人工神經網(wǎng)絡(ANN)中的線性矩陣乘法相比的方式混合輸入光。夾雜物的位置和形狀可以與數(shù)字人工神經網(wǎng)絡中的重量參數(shù)進行比較。在輸出端,光能集中在定義明確的位置,例如可以解釋為圖像中對象的身份。研究人員認為,他們的智能眼鏡可以為機器學習開辟一種新的模擬方法。
智能玻璃執(zhí)行的計算是材料固有的,因此可以無限期地使用一塊玻璃。于宗福教授說:“我們有可能將玻璃杯用作生物識別鎖,調整后只能識別一個人的臉。”
“一旦建造,它將永遠持續(xù)下去?!?/p>
為了證明概念,研究人員制造了可以識別手寫數(shù)字的玻璃碎片。從玻璃杯一端進入的數(shù)字圖像發(fā)出的光;然后將其聚焦在玻璃另一側的九個斑點之一上。每個點對應一個不同的數(shù)字。當手寫的“3”更改為“8”時,智能玻璃具有足夠的動態(tài)性,可以實時檢測。研究人員說,訓練玻璃杯識別數(shù)字的方法與機器學習類似,只是對模擬材料而不是數(shù)字代碼進行了訓練。
智能玻璃通過彎曲光線以識別不同的數(shù)字來模仿人工智能。由宗宗Yu提供。
于說:“我們已經習慣了數(shù)字計算,但這拓寬了我們的視野?!?/p>
“光傳播的波動力學提供了一種執(zhí)行模擬人工神經計算的新方法?!?/p>
將來,研究人員計劃確定他們的方法是否適用于復雜的任務,例如面部識別。與人類的視覺可以一次識別大量不同的物體不同,智能玻璃可以在特定的應用中表現(xiàn)出色-例如,一塊用于數(shù)字識別,另一塊用于識別字母,另一塊用于面部。
哥倫比亞大學教授兼這項研究的合作者Ming Yuan說:“這項技術的真正力量在于能夠立即處理更復雜的分類任務,而不會消耗任何能量?!?/p>
“這些任務是創(chuàng)建人工智能的關鍵——教無人駕駛汽車識別交通信號,在消費類設備中實現(xiàn)語音控制,以及眾多其他示例。”
盡管前期培訓過程可能很耗時且計算量很大,但是玻璃本身易于制造且價格便宜。
于說:“我們一直在思考我們如何為未來的機器提供愿景,并構想特定于應用程序,任務驅動的技術?!?/p>
“這幾乎改變了我們設計機器視覺的方式?!?/p>
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