Усе мы знаёмыя з такой здольнасцю нейронавых сетак, як распазнанне рукапіснага тэксту. Асновы гэтай тэхналогіі існуюць ужо шмат гадоў, але, толькі адносна нядаўна, скачок у вобласці кампутарных магутнасцяў і раўналежнай апрацоўкі дадзеных дазволілі зрабіць з гэтай тэхналогіі вельмі практычнае рашэнне. Тым не менш, гэтае практычнае рашэнне, у аснове сваёй, будзе прадстаўлена ў выглядзе лічбавага кампутара шматкроць зменлівага біты, сапраўды гэтак жа, як і пры выкананні любой іншай праграмы. Але ў выпадку з нейронавай сеткай, распрацаванай даследнікамі з універсітэтаў Wisconsin, MIT, і Columbia, справа ідзе па-іншаму. Яны .
Гэта шкло змяшчае сапраўды размешчаныя ўключэнні, такія як бурбалкі паветра, прымешкі графена і іншых матэрыялаў. Калі святло падае на шкло, узнікаюць складаныя хвалевыя патэрны, у выніку якіх на адной з дзесяці абласцей святло становіцца больш інтэнсіўным. Кожная з гэтых абласцей адпавядае які-небудзь ліку. Напрыклад, ніжэй паказаны два прыклады, якія паказваюць як распаўсюджваецца святло пры распазнанні ліку "два".
Пры навучальным сэце ў 5000 малюнкаў, нейрасетка здольная карэктна распазнаць 79% з 1000 уваходных малюнкаў. Каманда лічыць, што яны маглі б палепшыць вынік, калі б змаглі абысці абмежаванні, выкліканыя працэсам вытворчасці шкла. Яны пачалі з вельмі абмежаванага дызайну прылады, каб атрымаць працоўны прататып. Далей яны плануюць працягнуць вывучэнне розных спосабаў павышэння якасці распазнання, пры гэтым, імкнучыся не ўскладняць празмерна тэхналогію, каб яе потым можна было выкарыстоўваць у вытворчасці. У каманды таксама ёсць планы па стварэнні трохмернай нейрасеткі ў шкле.
Крыніца: habr.com