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光速识别物体!3D打印人工智能设备

放大字体  缩小字体 发布日期:2018-08-07 09:07:17   浏览次数:1535  
核心提示:光速识别物体!3D打印人工智能设备
    加州大学洛杉矶分校电气和计算机工程团队成功利用3D打印技术研发出一个可大量分析数据、以光速识别物体的人工智能(AI)设备。
 
    深度学习是机械学习发展最快的方法之一,通常可以用于医学图像分析、语言翻译、图像分类、语音识别等应用问题,例如逆成像。
 
    一般来说,深度学习系统是在计算机上以数字的方式学习数据表示、抽象应用以及执行高级任务的方式,很多时候这个系统处理实际问题比人工操作的效果要好得多。而这次,加州大学洛杉矶分校电气和计算机工程教授Aydogan Ozcan博士团队推陈出新,变革了传统的深度学习方式,采用一种使用全光学衍射深度神经网络(D2NN)实现深度学习的物理机制。
 
QQ图片20180806165300
 
    这种光学人工神经网络设备能直观地模拟大脑处理信息的方式,根据对象本身反射的光,实现光速识别。而在这么短的时间内,大部分传统计算机系统只能“注意到”这个对象,无法对其进行识别。
 
    人工神经网的加工源于计算机模拟设计。研究人员用3D打印设备制作了薄至8厘米见方的聚合物晶片。每个晶片的表面都不平坦,有助于在不同方向上衍射物体反射的光。这些层都是肉眼看见、不透明的,可以由实验级的光穿过,每层由数万个人造神经元组成。实际上它们都是能透光的微像素。
 
QQ图片20180806165330
 
    这些像素一起化身“光学网络”,物体反射的光穿过之后,“网络”会对光进行处理,进而识别这个物体。
 
    然后,研究人员用计算机对这个“网络”进行反复测试,通过人工智能的深度学习系统,使之学习物体反光的模式,然后在重复学习的过程中逐渐了解物体的外观。
 
QQ图片20180806165351
 
    加州大学洛杉矶分校的研究人员认为,该技术可优化基于物体识别的数据密集型任务。例如,使用该技术的无人驾驶汽车可以立即对停车标志做出反应;而基于UCLA系统的设备将快速“读取”标志,无需等汽车相机成像,然后用计算机再进行识别。
 
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