Нейрондық желілердің қолмен жазылған мәтінді тану қабілеті бәрімізге таныс. Бұл технологияның негіздері көптеген жылдар бойы болды, бірақ есептеу қуаты мен параллель өңдеудегі секірістер бұл технологияны өте практикалық шешімге айналдырды. Дегенмен, бұл практикалық шешім кез келген басқа бағдарлама сияқты биттерді қайта-қайта өзгертетін цифрлық компьютер түрінде болады. Бірақ Висконсин, MIT және Колумбия университеттерінің зерттеушілері әзірлеген нейрондық желіде олай емес. Олар .
Бұл шыныда ауа көпіршіктері, графен қоспалары және басқа материалдар сияқты дәл орналасқан қосындылар бар. Жарық әйнекке түскен кезде күрделі толқындық үлгілер жасалады, бұл он аймақтың бірінде жарықтың қарқындырақ болуына әкеледі. Бұл аймақтардың әрқайсысы санға сәйкес келеді. Мысалы, төменде «екі» санын тану кезінде жарықтың қалай таралатынын көрсететін екі мысал келтірілген.
5000 кескіннен тұратын жаттығу жиынтығымен нейрондық желі 79 кіріс кескінінің 1000%-ын дұрыс тани алады. Команда шыны өндіру процесінен туындаған шектеулерді айналып өтсе, нәтижені жақсарта алады деп есептейді. Олар жұмыс прототипін алу үшін құрылғының өте шектеулі дизайнымен бастады. Әрі қарай, олар тану сапасын жақсартудың әртүрлі жолдарын зерттеуді жалғастыруды жоспарлап отыр, сонымен бірге технологияны кейіннен өндірісте қолдануға болатындай тым қиындатпауға тырысады. Команда сонымен қатар шыныдан XNUMXD нейрондық желі құруды жоспарлап отыр.
Ақпарат көзі: www.habr.com