Wir sind alle mit der Fähigkeit von neuronalen Netzen zum Erkennen von Handschrift vertraut. Die Grundlagen dieser Technologie existieren bereits seit vielen Jahren, aber erst in letzter Zeit haben Fortschritte in der Rechenleistung und der parallelen Datenverarbeitung es ermöglicht, aus dieser Technologie eine äußerst praktische Lösung zu entwickeln. Dennoch wird diese praktische Lösung letztlich in Form eines digitalen Computers präsentiert, der die Bits häufig verändert, genau wie bei der Ausführung eines anderen Programms. Im Fall des neuronalen Netzes, das von Forschern der Universitäten Wisconsin, MIT und Columbia entwickelt wurde, ist die Sache jedoch anders. Sie .
Dieses Glas enthält präzise platzierte Einschlüsse wie Luftblasen, Verunreinigungen aus Graphen und anderen Materialien. Wenn Licht auf das Glas fällt, entstehen komplexe Wellenmuster, durch die in einem von zehn Bereichen das Licht intensiver wird. Jeder dieser Bereiche entspricht einer bestimmten Zahl. Zum Beispiel zeigen die folgenden zwei Beispiele, wie Licht beim Erkennen der Zahl „zwei“ verteilt wird.
Mit einem Trainingssatz 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 durch den Glasproduktionsprozess verursachten Einschränkungen umgehen könnten. Sie begannen mit einem sehr eingeschränkten Design des Geräts, um einen funktionierenden Prototyp zu erstellen. Anschließend planen sie, verschiedene Methoden zur Verbesserung der Erkennungsqualität zu untersuchen, wobei sie darauf achten, die Technologie nicht über Gebühr zu komplizieren, damit sie später in der Produktion eingesetzt werden kann. Das Team hat auch Pläne für die Erstellung eines dreidimensionalen neuronalen Netzwerks im Glas.
Quelle: habr.com
