গ্লাসে নিউরাল নেটওয়ার্ক। পাওয়ার সাপ্লাই প্রয়োজন হয় না, সংখ্যা স্বীকৃতি দেয়

আমরা সবাই হাতে লেখা টেক্সট চিনতে নিউরাল নেটওয়ার্কের ক্ষমতার সাথে পরিচিত। এই প্রযুক্তির মূল বিষয়গুলি বহু বছর ধরে রয়েছে, তবে এটি তুলনামূলকভাবে সম্প্রতি যে কম্পিউটিং শক্তি এবং সমান্তরাল প্রক্রিয়াকরণে লাফানোর ফলে এই প্রযুক্তিটি একটি খুব বাস্তব সমাধান হয়ে উঠেছে। যাইহোক, এই ব্যবহারিক সমাধানটি মূলত অন্য যেকোনো প্রোগ্রামের মতোই একটি ডিজিটাল কম্পিউটারের আকারে বারবার বিট পরিবর্তন করে। কিন্তু উইসকনসিন, এমআইটি এবং কলম্বিয়ার বিশ্ববিদ্যালয়ের গবেষকদের দ্বারা তৈরি একটি নিউরাল নেটওয়ার্কের ক্ষেত্রে এটি নয়। তারা একটি কাচের প্যানেল তৈরি করেছে যার নিজস্ব পাওয়ার সাপ্লাই প্রয়োজন হয় না, কিন্তু এখনও হাতে লেখা সংখ্যা চিনতে সক্ষম.

এই গ্লাসে সুনির্দিষ্টভাবে অবস্থিত অন্তর্ভুক্তি রয়েছে, যেমন বায়ু বুদবুদ, গ্রাফিনের অমেধ্য এবং অন্যান্য উপাদান। যখন আলো কাঁচে আঘাত করে, তখন জটিল তরঙ্গের ধরণ তৈরি হয়, যার ফলে দশটির মধ্যে একটিতে আলো আরও তীব্র হয়। এই অঞ্চলগুলির প্রতিটি একটি সংখ্যার সাথে মিলে যায়। উদাহরণস্বরূপ, নীচে দুটি উদাহরণ দেখানো হয়েছে যে "দুই" সংখ্যাটি সনাক্ত করার সময় আলো কীভাবে ভ্রমণ করে।

5000টি চিত্রের একটি প্রশিক্ষণ সেট সহ, নিউরাল নেটওয়ার্ক 79টি ইনপুট চিত্রের 1000% সঠিকভাবে চিনতে সক্ষম। দলটি বিশ্বাস করে যে তারা গ্লাস উত্পাদন প্রক্রিয়ার কারণে সৃষ্ট সীমাবদ্ধতাগুলিকে বাইপাস করতে পারলে ফলাফলের উন্নতি করতে পারে। তারা একটি কার্যকরী প্রোটোটাইপ পেতে ডিভাইসের খুব সীমিত নকশা দিয়ে শুরু করেছিল। এরপরে, তারা স্বীকৃতির গুণমান উন্নত করার জন্য বিভিন্ন উপায়ে অধ্যয়ন চালিয়ে যাওয়ার পরিকল্পনা করে, প্রযুক্তিকে অত্যধিক জটিল না করার চেষ্টা করে যাতে এটি উত্পাদনে ব্যবহার করা যায়। দলটির গ্লাসে একটি XNUMXD নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করার পরিকল্পনাও রয়েছে।

উত্স: www.habr.com