Wy binne allegear bekend mei it fermogen fan neurale netwurken om hânskrift te erkennen. De basis fan dizze technology bestean al in protte jierren, mar it is pas relatyf koartlyn dat sprongen yn kompjûterkrêft en parallelle ferwurking it in heul praktyske oplossing hawwe makke. Dizze praktyske oplossing sil lykwols, yn har kearn, wurde fertsjintwurdige troch in digitale kompjûter dy't in protte kearen bits feroaret, krekt lykas it soe by it útfieren fan in oar programma. Mar yn it gefal fan in neural netwurk ûntwikkele troch ûndersikers oan 'e Universiteiten fan Wisconsin, MIT en Columbia, binne dingen oars. Sy .
Dit glês befettet presys pleatste ynklúzjes lykas luchtbellen, grafene ûnreinheden en oare materialen. As it ljocht it glês treft, komme komplekse weachpatroanen foar, wêrtroch't it ljocht yn ien fan 'e tsien gebieten yntinsiver wurdt. Elk fan dizze gebieten komt oerien mei in nûmer. Hjirûnder binne bygelyks twa foarbylden dy't sjen litte hoe't ljocht wurdt propagearre as it getal "twa" wurdt erkend.
Mei in trainingsset fan 5000 ôfbyldings is it neurale netwurk yn steat om 79% fan 1000 ynfierôfbyldings korrekt te herkennen. It team is fan betinken dat se it resultaat kinne ferbetterje as se de beheiningen oerwinne kinne troch it glêsproduksjeproses. Se begûnen mei in heul beheind ûntwerp fan it apparaat om in wurkjend prototype te krijen. Dêrnei binne se fan plan om troch te gean mei it ferkennen fan ferskate manieren om de kwaliteit fan erkenning te ferbetterjen, wylst se besykje de technology net te komplisearje, sadat it dan kin wurde brûkt yn produksje. It team hat ek plannen om in XNUMXD-neuraal netwurk yn glês te bouwen.
Boarne: www.habr.com