{"id":36249,"date":"2019-10-31T22:10:29","date_gmt":"2019-10-31T19:10:29","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/nejroset-v-stekle-ne-trebuet-elektropitaniya-raspoznayot-tsifry\/"},"modified":"2019-10-31T22:10:29","modified_gmt":"2019-10-31T19:10:29","slug":"nejroset-v-stekle-ne-trebuet-elektropitaniya-raspoznayot-tsifry","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/news\/nejroset-v-stekle-ne-trebuet-elektropitaniya-raspoznayot-tsifry","title":{"rendered":"Neurosensor in Glas. Ben\u00f6tigt keine Stromversorgung, erkennt Zahlen","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

\"Neurosensor
\n
\nWir sind alle mit der F\u00e4higkeit neuronaler Netzwerke vertraut, handgeschriebene Texte zu erkennen. Die Grundlagen dieser Technologie existieren seit vielen Jahren, aber erst vor relativ kurzer Zeit haben Spr\u00fcnge in der Rechenleistung und der parallelen Datenverarbeitung es erm\u00f6glicht, eine sehr praktische L\u00f6sung aus dieser Technologie zu entwickeln. Dennoch wird diese praktische L\u00f6sung im Kern in Form eines digitalen Computers pr\u00e4sentiert, der wiederholt Bits ver\u00e4ndert, genau wie bei der Ausf\u00fchrung eines anderen Programms. Im Fall des neuronalen Netzwerks, das von Forschern der Universit\u00e4ten Wisconsin, MIT und Columbia entwickelt wurde, verh\u00e4lt es sich jedoch anders. Sie haben eine Glasplatte geschaffen, die keine eigene Stromversorgung ben\u00f6tigt, aber dennoch in der Lage ist, handgeschriebene Zahlen zu erkennen<\/a><\/noindex>.
\n<\/a><\/noindex>
\nDieses Glas enth\u00e4lt pr\u00e4zise positionierte Einschl\u00fcsse, wie Luftbl\u00e4schen, Grafenverunreinigungen und andere Materialien. Wenn Licht auf das Glas f\u00e4llt, entstehen komplexe Wellenmuster, die dazu f\u00fchren, dass in einem der zehn Bereiche das Licht intensiver wird. Jeder dieser Bereiche entspricht einer Zahl. Zum Beispiel sind unten zwei Beispiele aufgef\u00fchrt, die zeigen, wie sich das Licht bei der Erkennung der Zahl \u201ezwei\u201c ausbreitet.<\/p>\n

\"Neurosensor
\n
\nMit 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 k\u00f6nnten, wenn sie die Einschr\u00e4nkungen, die durch den Herstellungsprozess des Glases verursacht werden, umgehen k\u00f6nnten. Sie begannen mit einem sehr begrenzten Design des Ger\u00e4ts, um einen funktionierenden Prototyp zu erhalten. In der Folge planen sie, verschiedene Methoden zur Verbesserung der Erkennungsqualit\u00e4t zu untersuchen, wobei sie darauf achten, die Technologie nicht \u00fcberm\u00e4\u00dfig zu komplizieren, damit sie sp\u00e4ter in der Produktion eingesetzt werden kann. Das Team hat auch Pl\u00e4ne zur Schaffung eines dreidimensionalen neuronalen Netzwerks im Glas.
\n
Quelle: habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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