Iedereen is bekend met het vermogen van neurale netwerken om handgeschreven tekst te herkennen. De basisprincipes van deze technologie bestaan al vele jaren, maar pas recentelijk hebben sprongen in computermachten en parallelle gegevensverwerking deze technologie omgevormd tot een praktische oplossing. Deze praktische oplossing wordt echter in wezen gepresenteerd in de vorm van een digitale computer die voortdurend bits wijzigt, net zoals bij het uitvoeren van elk ander programma. Maar in het geval van het neurale netwerk dat is ontwikkeld door onderzoekers van de universiteiten van Wisconsin, MIT en Columbia, verloopt het anders. Zij .
Dit glas bevat nauwkeurig geplaatste insluitsels, zoals luchtbelletjes, verontreinigingen van grafeen en andere materialen. Wanneer licht op het glas valt, ontstaan complexe golfpatronen waardoor het licht in een van de tien gebieden intenser wordt. Elk van deze gebieden komt overeen met een bepaald cijfer. Bijvoorbeeld, hieronder staan twee voorbeelden die laten zien hoe het licht zich verspreidt bij het herkennen van het cijfer 'twee'.
Met een trainingsdataset van 5000 afbeeldingen is het neurale netwerk in staat om 79% van de 1000 invoerafbeeldingen correct te herkennen. Het team gelooft dat zij de resultaten zouden kunnen verbeteren als zij de beperkingen die het glasproductieproces met zich meebrengt, konden omzeilen. Ze zijn begonnen met een zeer beperkte ontwerp van het apparaat om een werkend prototype te verkrijgen. Vervolgens zijn ze van plan om verschillende manieren te blijven onderzoeken om de herkenningskwaliteit te verbeteren, terwijl ze proberen de technologie niet te compliceren, zodat deze later in de productie kan worden gebruikt. Het team heeft ook plannen om een driedimensionaal neurale netwerk in glas te creƫren.
Bron: habr.com
