ガラスに隠された人工視覚の未来

新しいテクノロジーの将来には、テクノロジーの使用量の削減が必要になる場合があります。これは一見信じがたいような発言ですが、まさにウィスコンシン大学マディソン校の科学者チームによる新しい発明の基本前提であり、数年後にはコンピューター ビジョンに革命を起こす可能性があります。

これは、電池や内部回路を必要とせず、ガラスの破片と同じくらい基本的なプラットフォーム上で、いくつかの単純な画像を区別できるメカニズムです。

数字から顔へ

本日ジャーナル「Photonics Research」に発表されたこの新しいデバイスを作成するために、彼らは光ベースの技術を利用して人工知能のメカニズムを再現しました。目的は、通常のようにセンサーやニューラル ネットワークを使用せずに、一連の特定の画像を識別できるようにガラスを「トレーニング」することでした。

彼らは、原稿の数を認識し、そこから発せられる光を解釈する発明を準備することから始めました。これを行うために、さまざまなサイズと形状の気泡、およびグラフェンなどの光を吸収できる材料片がガラスの内側に配置されました。このようにして、数字の画像からの光はガラスに到達し、そこで泡によって歪められ、最終的にガラスの反対側に配置された 9 つの点の 1 つに焦点を合わせます。 1 から 9 までの9 桁。どのフィギュアから来たものなのかによって、デバイスに到達する際に発生する歪みが異なるため、どのフィギュアであるかを認識することができます。

この場合、通常はニューラル ネットワークの助けを借りて達成されるトレーニングは、望ましい結果が得られるまでバブルの配置を変更することによって実行されます。つまり、アナログ素材はデジタルコードを必要とせずに「トレーニング」されます。最終的なテストでは、原稿 3が修正されて8 になった時点を識別することさえできたため、非常に肯定的な結果が得られました。

ロスの呪い (「サブリナの隠された世界」): 失明の原因となる病気は何ですか?

この研究の著者らはプレスリリースで、トレーニングプロセスは非常に大規模で計算が複雑になる可能性があるが、ガラスは安価で製造が容易であるため、長期的には非常に有益な発明になる可能性があると述べている。

次の目標は、さまざまな人々の顔を認識するなど、より複雑なタスクを実行できるかどうかを確認することです。もしそうなら、私たちは人工視覚の将来における重要なツールに注目しているかもしれません。このガラスで作られたグラスはいくらで買えますか？その用途は計り知れず、すべてバッテリーを充電する必要がありません。残念なことに、最初のテストは成功したにもかかわらず、この材料はまだ初期段階にあり、考えざるをえないブラックミラーの発明になるまでには長い道のりがあります。