Wir alle kennen die Fähigkeit neuronaler Netze, Handschrift zu erkennen. Die Grundlagen dieser Technologie gibt es schon seit vielen Jahren, aber erst vor relativ kurzer Zeit haben Fortschritte bei der Rechenleistung und der Parallelverarbeitung sie zu einer sehr praktischen Lösung gemacht. Diese praktische Lösung wird jedoch im Kern durch einen digitalen Computer repräsentiert, der die Bits viele Male wechselt, genau wie bei der Ausführung jedes anderen Programms. Doch im Fall eines neuronalen Netzwerks, das von Forschern der Universitäten Wisconsin, MIT und Columbia entwickelt wurde, ist die Sache anders. Sie .
Dieses Glas enthält präzise positionierte Einschlüsse wie Luftblasen, Graphenverunreinigungen und andere Materialien. Wenn Licht auf das Glas trifft, entstehen komplexe Wellenmuster, wodurch das Licht in einem der zehn Bereiche intensiver wird. Jeder dieser Bereiche entspricht einer Zahl. Nachfolgend finden Sie beispielsweise zwei Beispiele, die zeigen, wie sich Licht ausbreitet, wenn die Zahl „zwei“ erkannt wird.
Mit einem Trainingssatz von 5000 Bildern ist das neuronale Netzwerk in der Lage, 79 % von 1000 Eingabebildern korrekt zu erkennen. Das Team glaubt, dass sie das Ergebnis verbessern könnten, wenn sie die durch den Glasherstellungsprozess verursachten Einschränkungen überwinden könnten. Sie begannen mit einem sehr begrenzten Design des Geräts, um einen funktionierenden Prototyp zu erhalten. Als Nächstes planen sie, weiterhin verschiedene Möglichkeiten zur Verbesserung der Erkennungsqualität zu erforschen und gleichzeitig zu versuchen, die Technologie nicht zu sehr zu komplizieren, damit sie dann in der Produktion eingesetzt werden kann. Das Team plant außerdem den Aufbau eines XNUMXD-Neuronalen Netzwerks aus Glas.
Source: habr.com