Naujas AI lustas gali atlikti vaizdo atpažinimo užduotis per nanosekundes

Kategorija: Dirbtinis intelektas Paskelbta kovo 04 d

Naujienos: KAM naujo tipo dirbtinė akis , pagamintas derinant šviesos jutimo elektroniką su neuroniniu tinklu viename mažame luste, gali suprasti tai, ką mato vos per kelias nanosekundes, daug greičiau nei esami vaizdo jutikliai.

Kodėl tai svarbu: Kompiuterinis regėjimas yra neatsiejamas nuo daugelio DI programų – nuo ​​automobilių be vairuotojų iki pramoninių robotų iki išmaniųjų jutiklių, kurie veikia kaip mūsų akys atokiose vietose – ir mašinos labai gerai reaguoja į tai, ką mato. Tačiau daugumai vaizdų atpažinimo reikia daug skaičiavimo galių. Dalis problemos yra tradicinių jutiklių, kurie fiksuoja didžiulį kiekį vaizdinių duomenų, esmėje esanti kliūtis, neatsižvelgiant į tai, ar tai naudinga klasifikuojant vaizdą. Visų tų duomenų suskaidymas sulėtėja.

Jutiklis, fiksuojantis ir apdorojantis vaizdą tuo pačiu metu, nekonvertuojant ir neperduodant duomenų, leidžia atpažinti vaizdą daug greičiau, naudojant daug mažiau energijos. Vienos (Austrijos) Fotonikos instituto mokslininkų šiandien žurnale „Nature“ paskelbtas dizainas imituoja tai, kaip gyvūnų akys iš anksto apdoroja vaizdinę informaciją prieš perduodamos ją smegenims.

Kaip tai veikia: Komanda sukūrė lustą iš vos kelių atomų storio volframo diselenido lakšto, išgraviruoto šviesos jutimo diodais. Tada jie sujungė diodus, kad sudarytų neuroninį tinklą. Lustui gaminti naudojama medžiaga suteikia jam unikalių elektrinių savybių, todėl diodų – tinklo mazgų – jautrumą šviesai galima pakoreguoti išoriškai. Tai reiškė, kad tinklas gali būti išmokytas klasifikuoti vaizdinę informaciją, koreguojant diodų jautrumą, kol jis duos teisingus atsakymus. Tokiu būdu išmanusis lustas buvo išmokytas atpažinti stilizuotas, pikselių pavidalo raidžių n, v ir z versijas.

Ribotas regėjimas: Šis naujas jutiklis yra dar vienas įdomus žingsnis siekiant daugiau dirbtinio intelekto perkelti į aparatinę įrangą, kad ji būtų greitesnė ir efektyvesnė. Tačiau laukia ilgas kelias. Iš pradžių akis susideda tik iš 27 detektorių ir negali susidoroti su daug daugiau nei blokuoti 3x3 vaizdai. Vis dėlto, nors ir mažas, lustas gali atlikti keletą standartinių prižiūrimų ir neprižiūrimų mašininio mokymosi užduočių, įskaitant raidžių klasifikavimą ir kodavimą. Tyrėjai teigia, kad būtų nesudėtinga išplėsti neuronų tinklą iki daug didesnių dydžių.