Все мы знакомы с такой способностью нейронных сетей, как распознавание рукописного текста. Основы этой технологии существуют уже много лет, но, лишь относительно недавно, скачок в области компьютерных мощностей и параллельной обработки данных позволили сделать из этой технологии очень практичное решение. Тем не менее, это практичное решение, в основе своей, будет представлено в виде цифрового компьютера многократно изменяющего биты, точно так же, как и при выполнении любой другой программы. Но в случае с нейронной сетью, разработанной исследователями из университетов Wisconsin, MIT, и Columbia, дело обстоит по-другому. Они .
Это стекло содержит точно расположенные включения, такие как пузырьки воздуха, примеси графена и других материалов. Когда свет падает на стекло, возникают сложные волновые паттерны, в результате которых на одной из десяти областей свет становится более интенсивным. Каждая из этих областей соответствует какому-либо числу. Например, ниже указаны два примера, показывающие как распространяется свет при распознавании числа «два».
При обучающем сете в 5000 изображений, нейросеть способна корректно распознать 79% из 1000 входных изображений. Команда считает, что они могли бы улучшить результат, если бы смогли обойти ограничения вызванные процессом производства стекла. Они начали с очень ограниченного дизайна устройства, чтобы получить рабочий прототип. Далее они планируют продолжить изучение различных способов повышения качества распознавания, при этом, стараясь не усложнять чрезмерно технологию, чтобы её потом можно было использовать в производстве. У команды также есть планы по созданию трехмерной нейросети в стекле.
Источник: habr.com