简单的智能玻璃揭示了人工视觉的未来

有朝一日,在许多现代智能手机中为人脸识别提供动力的先进技术可以获得高科技的升级,听起来- 看起来- 令人惊讶的低技术。

这个通向未来的窗口就是一块玻璃。 威斯康星大学麦迪逊分校的工程师设计了一种方法来制作“智能”玻璃片,可以识别图像而无需任何传感器或电路或电源。

从左到右,Zongfu Yu,Ang Chen和Efram Khoram开发了一种“智能”玻璃的概念,可以在没有任何外部电源或电路的情况下识别图像。

“我们正在使用光学系统将相机,传感器和深度神经网络的正常设置压缩成一块薄玻璃,” 威斯康星大学麦迪逊电气和计算机工程教授 Zongfu Yu说。

Yu及其同事 今天 在Photonics Research杂志上发表了 他们的概念验证研究的 细节 。

将人工智能嵌入惰性物体中是一个概念,乍一看,似乎是科幻小说中的东西。然而,这是一个可以开辟低功耗电子产品新领域的进步。

穿过“智能”玻璃的光以特定图案弯曲,这取决于场景,图像或(在这种情况下)面向玻璃的书写数字。如果灯光与预期的图案匹配,则玻璃“识别”它所看到的内容。图片来源:Zongfu Yu

现在,每当您浏览手机以使用面部ID解锁时,人工智能都会占用大量的计算资源(和电池寿命)。在未来,一块玻璃可以识别你的脸,而不需要任何力量。

“这与典型的机器视觉路径完全不同,”Yu说。

他设想看起来像半透明方块的玻璃碎片。 Ť INY策略性放置的气泡和杂质 Ë 内mbedded 玻璃 会弯曲以特定方式不同的图像之间进行区分的光。那就是人工智能。

为了证明他们的概念,工程师设计了一种方法来制作识别手写数字的玻璃碎片。从数字图像发出的光进入玻璃的一端,然后聚焦到另一侧的九个特定点之一,每个点对应于各个数字。

玻璃足够动态,可以实时检测手写3被改为8。

“我们能够得到这样一个简单的结构,这种复杂的行为事实上是真正的东西,说:” 尔法恩Khoram ,研究生在渝的实验室。

设计玻璃以识别数字类似于机器学习培训过程, 除了工程师“训练”模拟材料而不是数字代码。具体而言,工程师在玻璃内的特定位置放置不同尺寸和形状的气泡以及石墨烯等小块光吸收材料。

“我们习惯于数字计算,但这扩大了我们的观点,”Yu说。“光传播的波动力学提供了一种执行模拟人工神经计算的新方法”

一个这样的优点是计算完全是被动的并且是材料固有的,这意味着 一块图像识别玻璃可以使用数十万次。

“我们可能会使用玻璃作为生物识别锁,只能识别一个人的脸”,Yu说。“一旦建成,它将永远持续下去而不需要电力或互联网,这意味着即使在数千年之后,它也能为你保持安全。”

此外,它在光速下工作,因为玻璃通过扭曲光波来区分不同的图像。

虽然前期培训过程可能耗时且计算量很大,但玻璃本身制造起来既简单又便宜。

在未来,研究人员计划确定他们的方法是否适用于更复杂的任务,例如面部识别。

“这项技术的真正力量在于 在 它的瞬间处理更复杂的分类任务,没有任何能源的消费能力,”明园,一说 在研究和合作者 在哥伦比亚大学统计学教授。“这些任务是创建人工智能的关键:教授无人驾驶汽车识别交通信号,在消费者设备中实现语音控制,以及众多其他例子。”

与人类视觉 不同,智能玻璃在识别无数 个不同物体方面具有 令人难以置信的一般性, 在特定应用中可以表现出色- 例如,一件用于识别数字,另一件用于识别字母,另一件用于识别字母, 等等。

“我们一直在思考如何在未来为机器提供愿景,并想象应用特定的,任务驱动的技术。”Yu说。“这几乎改变了我们设计机器视觉的一切。”

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