Идентификация предмета по принципу работы мозга

Идентификация предмета по принципу работы мозга

Группа компьютерных инженеров-электротехников UCLA отметилась созданием физической искусственной нейронной сети. Это устройство, смоделированное аналогично работе человеческого мозга. Уникальной видится способность устройства анализировать большие объемы данных, а также идентифицировать предметы, двигающиеся при скорости света. Создавали устройство на площадках инженерной школы UCLA теперь уже обычным 3D-принтером.

Принципы сканирования предмета

Самые разные устройства повседневной жизни теперь используют компьютеризированные камеры для идентификации. Например, банкоматы способны «читать» рукописные долларовые суммы при внесении чека.

Другой пример — интернет поисковые системы, моментально сопоставляющие фотографии в базе данных с другими подобными изображениями.

Между тем этот тип систем, как правило, полагается на часть оборудования для изображения искомой цели. Изначально цель «рассматривается» с помощью видеокамеры или оптического датчика.

Затем нужная информация обрабатывается вычислительными программами, чтобы выяснить, что представляет собой заданная цель.

Разработка UCLA — «дифракционная глубокая нейронная сеть», использует несколько иную технологию, когда идентифицируется световое отражение, непосредственно полученное от объекта.

На всё про всё уходит столько же времени, сколько требуется компьютеру только на одну операцию — «обнаружение» объекта.

Устройство не нуждается в передовых вычислительных программах для обработки изображения цели и определения сущности объекта оптическими датчиками. И главное — никакой энергии не потребляется для запуска системы, поскольку используется только дифракция света.

Применение мозгового штурма

Новые технологии, основанные на подобных системах, актуальны для ускорения задач, требующих интенсивной обработки данных, включающих идентификацию и сортировку предметов.

Например, автомобиль без водителя, конструкция которого использует эту технологию, показывает мгновенную реакцию на дорожный знак, требующий  остановки.

С помощью техники, основанной на разработке UCLA, автомобиль «читает» дорожный знак по отражению света непосредственно от цели, не «дожидаясь» когда это сделает камера и обработает компьютер.

Применение технологии, основанной на изобретении аналога человеческого мозга, не менее актуальным видится для анализа микроскопических изображений.

К примеру, в медицинской области, где требуется сортировка миллионов клеток под выявление признаков определённого заболевания.

Экспериментально разработчики продемонстрировали точную идентификацию рукописных чисел и предметов одежды. Оба объекта традиционно используются в исследованиях, где фигурирует искусственный интеллект.

Инженеры размещали предметы перед источником света, благодаря чему система успешно «оценивала» изображения с помощью оптической дифракции.


При помощи информации: Samueli


Добавить комментарий

Внимание: Спам не пройдёт. Работает фильтрация комментариев. *