Tutti noi conosciamo la capacità delle reti neurali di riconoscere il testo manoscritto. Le basi di questa tecnologia esistono da molti anni, ma solo di recente, un salto nelle capacità computazionali e nell'elaborazione parallela dei dati ha permesso di trasformare questa tecnologia in una soluzione molto pratica. Tuttavia, questa soluzione pratica sarà essenzialmente presentata sotto forma di computer digitale che modifica continuamente i bit, proprio come nell'esecuzione di qualsiasi altro programma. Ma nel caso della rete neurale sviluppata dai ricercatori delle università del Wisconsin, MIT e Columbia, la situazione è diversa. Essi .
Questo vetro contiene inclusioni posizionate con precisione, come bolle d'aria, impurezze di grafene e altri materiali. Quando la luce colpisce il vetro, si generano complesse onde luminose che portano a un'intensificazione della luce in una delle dieci aree. Ciascuna di queste aree corrisponde a un numero. Ad esempio, di seguito sono riportati due esempi che illustrano come la luce si diffonde nel riconoscimento del numero "due".
Con un set di addestramento di 5000 immagini, la rete neurale è in grado di riconoscere correttamente il 79% delle 1000 immagini di input. Il team ritiene di poter migliorare il risultato se riuscissero a superare le limitazioni imposte dal processo di produzione del vetro. Hanno iniziato con un design molto limitato del dispositivo per ottenere un prototipo funzionante. In seguito, intendono continuare a esplorare diversi modi per migliorare la qualità del riconoscimento, cercando di non complicare eccessivamente la tecnologia affinché possa essere utilizzata nella produzione. Il team ha anche in mente di creare una rete neurale tridimensionale nel vetro.
Fonte: habr.com
