Kita semua akrab dengan kemampuan jaringan saraf untuk mengenali tulisan tangan. Dasar-dasar teknologi ini telah ada selama bertahun-tahun, namun lompatan dalam kekuatan komputasi dan pemrosesan paralel baru saja menjadikan teknologi ini solusi yang sangat praktis. Namun, solusi praktis ini, pada intinya, akan diwakili oleh komputer digital yang mengubah bit berkali-kali, sama seperti saat menjalankan program lainnya. Namun dalam kasus jaringan saraf yang dikembangkan oleh para peneliti di Universitas Wisconsin, MIT, dan Columbia, keadaannya berbeda. Mereka .
Kaca ini mengandung inklusi yang ditempatkan secara tepat seperti gelembung udara, pengotor graphene, dan bahan lainnya. Ketika cahaya mengenai kaca, pola gelombang kompleks terjadi, menyebabkan cahaya menjadi lebih intens di salah satu dari sepuluh area. Masing-masing area ini mempunyai nomor. Misalnya, di bawah ini adalah dua contoh yang menunjukkan bagaimana cahaya merambat ketika angka "dua" dikenali.
Dengan kumpulan pelatihan 5000 gambar, jaringan saraf mampu mengenali 79% dari 1000 gambar masukan dengan benar. Tim yakin bahwa mereka dapat meningkatkan hasil jika mereka dapat mengatasi keterbatasan yang disebabkan oleh proses produksi kaca. Mereka memulai dengan desain perangkat yang sangat terbatas untuk mendapatkan prototipe yang berfungsi. Selanjutnya, mereka berencana untuk terus menjajaki berbagai cara untuk meningkatkan kualitas pengenalan, sambil berusaha untuk tidak terlalu memperumit teknologi agar dapat digunakan dalam produksi. Tim juga memiliki rencana untuk membangun jaringan saraf XNUMXD dalam kaca.
Sumber: www.habr.com