Urządzenie oparte na sztucznej inteligencji może identyfikować obiekty z prędkością światła

Urządzenie oparte na sztucznej inteligencji może identyfikować obiekty z prędkością światła

Korzystając z drukarki 3D, zespół inżynierów elektryków i informatyków UCLA, stworzył urządzenie oparte na sztucznej inteligencji (AI), które może analizować duże ilości danych i identyfikować obiekty z rzeczywistą prędkością światła.

Głębokie uczenie się jest jedną z najszybciej rozwijających się metod uczenia maszynowego. Często wykorzystuje się je w analizie obrazu medycznego, tłumaczeniu języka obcego, klasyfikacji obrazu, rozpoznawaniu mowy, a także w rozwiązywaniu bardziej szczegółowych zadań, takich jak rozwiązywanie problemów odwrotnego obrazowania.

Zobacz także: Materialise podjął się projektu wydruku 3D mamuta w skali 1:1

Tradycyjnie wdrażane są systemy głębokiego uczenia się, które mają być wykonywane na komputerze w celu cyfrowego uczenia się reprezentacji i abstrakcji danych oraz wykonywania zaawansowanych zadań, porównywalnych lub nawet lepszych niż wydajność ludzi. Jednak zespół kierowany przez dr Aydogana Ozcana, profesora inżynierii elektrycznej i komputerowej na Uniwersytecie Kalifornijskim w UCLA, wprowadził fizyczny mechanizm umożliwiający głębokie uczenie się przy użyciu całkowicie optycznej, dyfrakcyjnej głębokiej sieci neuronowej (D2NN).

zaprojektujemy szkolenie z druku 3d dla twojej firmy

Urządzenie oparte na sztucznej inteligencji może identyfikować obiekty z prędkością światła druk 3D w badaniach sztuczna inteligencja

To optyczne sztuczne urządzenie sieci neuronowej jest intuicyjnie wzorowane na tym, w jaki sposób mózg przetwarza informacje. Używa światła odbijającego się od samego obiektu, aby zidentyfikować ten obiekt w tak krótkim czasie, jaki zajęłoby komputerowi „zobaczenie” obiektu.

Zobacz także: RMIT bada laserowe drukowanie 3D metalu dla samolotów sił zbrojnych

Proces tworzenia sztucznej sieci neuronowej rozpoczął się od symulowanego komputerowo projektu. Następnie naukowcy wykorzystali drukarkę 3D do stworzenia bardzo cienkich wafli polimerowych o powierzchni 8 centymetrów kwadratowych. Każdy opłatek ma nierówne powierzchnie, które pomagają rozpraszać światło pochodzące z obiektu w różnych kierunkach. Warstwy wyglądają nieprzezroczysto, ale częstotliwość terahercowa częstotliwości submilimetrowych światła wykorzystywana w eksperymentach może przez nie przechodzić. Każda warstwa składa się z dziesiątek tysięcy sztucznych neuronów – w tym przypadku małych pikseli, przez które przepływa światło.

Urządzenie oparte na sztucznej inteligencji może identyfikować obiekty z prędkością światła druk 3D w badaniach sztuczna inteligencja 1

Łącznie szereg podzielonych na piksele warstw funkcjonuje jako „sieć optyczna”, która kształtuje, w jaki sposób światło przechodzące z obiektu przechodzi przez nie. Sieć identyfikuje obiekt, ponieważ światło pochodzące z obiektu jest w większości ugięte w kierunku pojedynczego piksela przypisanego do tego typu obiektu.

Następnie naukowcy wytrenowali sieć za pomocą komputera, aby zidentyfikować obiekty znajdujące się przed nią, ucząc się wzoru ugiętego światła, które każdy obiekt wytwarza, gdy światło z tego obiektu przechodzi przez urządzenie. „Szkolenie” wykorzystywało gałąź sztucznej inteligencji zwaną głębokim uczeniem się, w której maszyny „uczą się” poprzez powtarzanie.

Urządzenie oparte na sztucznej inteligencji może identyfikować obiekty z prędkością światła druk 3D w badaniach sztuczna inteligencja 2

Naukowcy UCLA są przekonani, że nowe technologie oparte na urządzeniu mogą zostać wykorzystane do przyspieszenia zadań wymagających dużej ilości danych, które obejmują sortowanie i identyfikowanie obiektów. Na przykład samochód bez kierowcy korzystający z tej technologii może reagować natychmiast – nawet szybciej niż przy użyciu obecnej technologii – na znak stopu. Dzięki urządzeniu opartemu na systemie UCLA samochód „odczytał” znak, gdy tylko trafiło na niego światło ze znaku, a nie musiał „czekać”, aż kamera samochodu zarejestruje obiekt, a następnie użyje jego komputerów do dowiedzieć się, co to jest za obiekt. Technologię opartą na wynalazku można również stosować w obrazowaniu mikroskopowym i medycynie, na przykład do sortowania milionów komórek w celu wykrycia objawów choroby.

 

Źródło:3ders.org

 

 



Nowymi technologiami interesuje się od kilku lat. W Rabbit Form zajmuje się m.in. działaniami z obszaru PR. Prywatnie jest także entuzjastką muzyki, kultury włoskiej, sztuki kulinarnej, jazdy na nartach i snowboardzie.