Cu toții suntem familiarizați cu capacitatea rețelelor neuronale de a recunoaște scrisul de mână. Elementele de bază ale acestei tehnologii există de mulți ani, dar abia relativ recent salturile în puterea de calcul și procesarea paralelă au făcut din această tehnologie o soluție foarte practică. Cu toate acestea, această soluție practică va fi, în esență, reprezentată de un computer digital care schimbă biții de multe ori, la fel ca atunci când rulează orice alt program. Dar în cazul unei rețele neuronale dezvoltate de cercetătorii de la universitățile din Wisconsin, MIT și Columbia, lucrurile stau diferit. ei .
Acest pahar conține incluziuni poziționate precis, cum ar fi bule de aer, impurități de grafen și alte materiale. Când lumina lovește sticla, apar modele de unde complexe, determinând ca lumina să devină mai intensă într-una dintre cele zece zone. Fiecare dintre aceste zone corespunde unui număr. De exemplu, mai jos sunt două exemple care arată modul în care lumina este propagată atunci când este recunoscut numărul „doi”.
Cu un set de antrenament de 5000 de imagini, rețeaua neuronală este capabilă să recunoască corect 79% din 1000 de imagini de intrare. Echipa crede că ar putea îmbunătăți rezultatul dacă ar putea depăși limitările cauzate de procesul de producție a sticlei. Au început cu un design foarte limitat al dispozitivului pentru a obține un prototip funcțional. În continuare, aceștia intenționează să continue să exploreze diferite modalități de a îmbunătăți calitatea recunoașterii, încercând în același timp să nu complice excesiv tehnologia, astfel încât să poată fi apoi utilizată în producție. Echipa are, de asemenea, planuri de a construi o rețea neuronală XNUMXD în sticlă.
Sursa: www.habr.com