Conosciamo tutti la capacità delle reti neurali di riconoscere il testo scritto a mano. Le basi di questa tecnologia esistono da molti anni, ma solo di recente i progressi nella potenza di calcolo e nell’elaborazione parallela hanno reso questa tecnologia una soluzione molto pratica. Tuttavia, questa soluzione pratica consisterebbe essenzialmente nella forma di un computer digitale che cambia ripetutamente bit, proprio come qualsiasi altro programma. Ma questo non è il caso della rete neurale sviluppata dai ricercatori delle università del Wisconsin, del MIT e della Columbia. Essi .
Questo vetro contiene inclusioni localizzate con precisione, come bolle d'aria, impurità di grafene e altri materiali. Quando la luce colpisce il vetro, si creano complessi schemi d'onda, che fanno sì che la luce diventi più intensa in un'area su dieci. Ognuna di queste aree corrisponde ad un numero. Ad esempio, di seguito sono riportati due esempi che mostrano come viaggia la luce quando si riconosce il numero “due”.
Con un set di addestramento di 5000 immagini, la rete neurale è in grado di riconoscere correttamente il 79% di 1000 immagini di input. Il team ritiene che si potrebbero migliorare i risultati superando le limitazioni causate dal processo di produzione del vetro. Hanno iniziato con una progettazione molto limitata del dispositivo per ottenere un prototipo funzionante. Successivamente, intendono continuare a studiare vari modi per migliorare la qualità del riconoscimento, cercando di non complicare eccessivamente la tecnologia in modo che possa poi essere utilizzata nella produzione. Il team ha anche in programma di creare una rete neurale XNUMXD in vetro.
Fonte: habr.com