Wir sind alle mit der Fähigkeit neuronaler Netzwerke vertraut, handgeschriebene Texte zu erkennen. Die Grundlagen dieser Technologie existieren seit vielen Jahren, aber erst vor relativ kurzer Zeit haben Sprünge in der Rechenleistung und der parallelen Datenverarbeitung es ermöglicht, eine sehr praktische Lösung aus dieser Technologie zu entwickeln. Dennoch wird diese praktische Lösung im Kern in Form eines digitalen Computers präsentiert, der wiederholt Bits verändert, genau wie bei der Ausführung eines anderen Programms. Im Fall des neuronalen Netzwerks, das von Forschern der Universitäten Wisconsin, MIT und Columbia entwickelt wurde, verhält es sich jedoch anders. Sie .
Dieses Glas enthält präzise positionierte Einschlüsse, wie Luftbläschen, Grafenverunreinigungen und andere Materialien. Wenn Licht auf das Glas fällt, entstehen komplexe Wellenmuster, die dazu führen, dass in einem der zehn Bereiche das Licht intensiver wird. Jeder dieser Bereiche entspricht einer Zahl. Zum Beispiel sind unten zwei Beispiele aufgeführt, die zeigen, wie sich das Licht bei der Erkennung der Zahl „zwei“ ausbreitet.
Mit einem Trainingsdatensatz von 5000 Bildern kann das neuronale Netzwerk 79% der 1000 Eingabebilder korrekt erkennen. Das Team ist der Meinung, dass sie das Ergebnis verbessern könnten, wenn sie die Einschränkungen, die durch den Herstellungsprozess des Glases verursacht werden, umgehen könnten. Sie begannen mit einem sehr begrenzten Design des Geräts, um einen funktionierenden Prototyp zu erhalten. In der Folge planen sie, verschiedene Methoden zur Verbesserung der Erkennungsqualität zu untersuchen, wobei sie darauf achten, die Technologie nicht übermäßig zu komplizieren, damit sie später in der Produktion eingesetzt werden kann. Das Team hat auch Pläne zur Schaffung eines dreidimensionalen neuronalen Netzwerks im Glas.
Quelle: habr.com
