Tutti siamo familiari con la capacità delle reti neurali di riconoscere il testo scritto a mano. I fondamenti di questa tecnologia esistono da molti anni, ma solo di recente, un salto nelle capacità di calcolo e nell'elaborazione parallela dei dati ha reso possibile trasformare questa tecnologia in una soluzione molto pratica. Tuttavia, questa soluzione pratica sarà essenzialmente rappresentata da un computer digitale che modifica continuamente i bit, proprio come per l'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 accuratamente posizionate, come bolle d'aria, impurità di grafene e altri materiali. Quando la luce colpisce il vetro, si generano complessi schemi d'onda, a seguito dei quali in una delle dieci aree la luce diventa più intensa. Ognuna di queste aree corrisponde a un numero specifico. Ad esempio, qui ci sono due esempi che mostrano come si propaga la luce nel riconoscere il numero "due".
Con un set di addestramento di 5000 immagini, la rete neurale è in grado di riconoscere correttamente il 79% delle 1000 immagini in ingresso. Il team crede di poter migliorare il risultato se riuscissero a superare i limiti imposti dal processo di produzione del vetro. Hanno iniziato con un design molto limitato del dispositivo per ottenere un prototipo funzionante. Successivamente, pianificano di continuare a esplorare vari modi per migliorare la qualità del riconoscimento, cercando di non complicare eccessivamente la tecnologia per poterla utilizzare in produzione. Il team ha anche in programma di creare una rete neurale tridimensionale nel vetro.
Fonte: habr.com
