最聪明玻璃诞生!以光散射为核心算法 无需耗电可识别数字

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7月15日,集中了解到,来自威斯康星大学麦迪逊分校电子及计算机工程系副教授喻宗夫(ZongFu YU)团队,研究以封面形式发表在 7 月 8 日的光学期刊 Photonics Research 上。

这为宜是世界上最聪明的一块玻璃,它可太大再要再 用来识别数字,或者太大再耗电,随后用传感器,随后光亮即可。

这一玻璃 AI 研究将人工智能嵌入了有二个多非计算机的物理装置中,自带科幻色彩。它太大再 实时区分手写数字,也随后说,一块小小的玻璃实现了传统 AI 的相机、传感器和厚度神经网络的功能整合。当数字变换时,系统能及时作出反馈。

图 | 从左到右分别为:喻宗夫、Ang Chen 和 Efram Khoram。亲戚亲戚朋友 开发了这款智能玻璃。 (来源:SAM MILLION WEAVER)

核心算法:光的散射

光男神经计算最重要的特点是,几乎不消耗能量,且因其有内在的并行性可大大加快计算速率单位。与此前光男神经计算不同,喻宗夫团队的研究那么遵循数字神经网络架构,随后采用分层前馈网络,随后利用光学反射连接各个激活单元。正是这一光反射作为反馈机制,从而原应了丰富的波动结果。

这是四种 生活太大再分层的连续人工神经计算系统。这套系统利用了特意嵌入玻璃中的石墨烯和小气泡。当目标图像的光线穿过玻璃 AI 时,其路径就会被有有哪些气泡和石墨烯反射或折射而造成弯曲,弯曲后的光线会聚焦到玻璃另一侧 10 个点中的某个点上。

图丨玻璃 AI 的原理。(a)传统的人工神经网络架构,其中信息可太大再要再 了向前传播; (b)玻璃 AI 系统的光男神经网络,采用通过具有线性和非线性散射体的光进行神经计算。

图丨玻璃 AI 的工作过程。(a)系统经过训练以识别手写数字,输入波将图像编码为光能速率单位分布。(b)数字 2 的有二个多样本。 可太大再要再 看出,有二个多 2 的光能场分布不同,或者它们被识别为 2。(c)有二个多 8 的光能场分布不同,它们都被识别为 8。(来源:喻宗夫)

这 10 个点对应了从 0 到 9 这 10 个数字。就像一把钥匙开一把锁,肯能某个数字的光线那么对焦到相应的数字,研究者就调整系统中的杂质大小和位置。研究者对此进行了成千上万次训练,最终玻璃 AI 协会了精确的数字对应。即使手写数字风格不同,这套系统太大再 准确聚焦、识别。

这是四种 生活以简单行态获得复杂行为表现的研究。在机器学习的过程中,研究人员训练的是物理材料,而时会 数字代码。也随后说,光传播的波动力学实现了人工神经计算的功能。相对于数字计算,这是颠覆性的观念。

研究人员认为,这套系统在现实中的应用还不选用,但理论上可太大再要再 制作成生物识别锁,进行人脸识别。随后这一系统还缺陷计算上的灵活性,以及面对应用程序池池或不同的任务。

显然,这一玻璃 AI 看起来和亲戚亲戚朋友 此前认识的 AI 系统不一样,它为啥会么会会会被称为 AI 系统?这一系统人们脸识别的潜力吗?研究者下一步会如何开发这一系统?带着诸多问题报告 图片,DeepTech 专访了作者喻宗夫。

模糊识别那么,是 AI 的体现

DeepTech:可太大再要再 介绍亲戚亲戚朋友 课题组的工作内容以及亲戚亲戚朋友 的研究目标?利用光来做 AI 系统,这一思路是为啥会么会产生的?

喻宗夫:亲戚亲戚朋友 希望在纳米光学技术和机器学习的交叉口创新,希望对光敏材料、传感器件、光学成像系统和机器学习全栈优化。随后硬件和软件的研究比较分立,亲戚亲戚朋友 希望把软硬件看作有二个多整体,以具体应用为目标导向,从新整体考虑视觉感知。在这一大方向下面,亲戚亲戚朋友 组成员们展开思路,不拘泥于现有光感、成像、识别的架构体系,于是 Erfan 和有些组员就想出了这一点子。

DeepTech:与有些的光计算相比,亲戚亲戚朋友 这一研究是如何的特点?

喻宗夫:随后的光计算本质上还是数字计算,随后把电子加进了光子,从电路改成了光路。用光作为载体来计算有几十年历史了,这次亲戚亲戚朋友 利用的是行态材料四种 生活行态。

首先第有些,亲戚亲戚朋友 的玻璃 AI 不居于随后神经网络的分层概念,它整个随后一体化的。另外,亲戚亲戚朋友 整个优化方式的过程也时会 按照模拟数字神经网络的思路,随后优化麦克斯韦方程,去控制光的物理散射过程。

从实现的结果上来说更不一样。随后说我这一装置可太大再要再 做得非常小,随后可太大再要再 了用任何能量,肯能随后的行态可太大再要再 了分层,体积和能耗就比较大。

DeepTech:这一玻璃 AI 看起来和亲戚亲戚朋友 此前认识的 AI 系统不一样,它为啥会么会会会被称为 AI 系统?可太大再要再 说,这随后一套数字密码系统?

喻宗夫:模式识别是典型的 AI 应用。这和密码系统完正相反,亲戚亲戚朋友 可太大再要再 了这一玻璃有很大的容错性:有二个多数字谁来写,时会 认出来,这一模糊识别那么,是 AI 的体现。 相反,密码则要有二个多比特随里能差,却容易实现多了。

DeepTech:这一 AI 系统与计算机是有哪些关系呢?该系统的训练学习过程是有二个多调整玻璃内石墨烯杂质的过程,而时会 有些 AI 系统那样在计算机输入数据、在终端输出结果那样的过程,对吗?

喻宗夫:光在玻璃上方传播随后有二个多偏微分方程控制的波动过程,而神经网络和偏微分方程有很大的类事 性。亲戚亲戚朋友 利用这一类事 性,以波动方程为载体实现神经网络的计算效果。

光打到玻璃里的小圆孔上,就会被散射开。小圆孔就像数字神经网络里的节点,它们把输入混合起来,产生输出。亲戚亲戚朋友 这一训练过程,就要去做和神经网络一样的梯度下降,去调整玻璃上方的小圆孔和非线性材料的位置与大小。

DeepTech:这一思路很出奇,做出随后的系统可太大再要再 了有哪些研究基础呢?

喻宗夫:难能可贵做这一事情可太大再要再 了统统领域的配合。亲戚亲戚朋友 时会 仅仅把数字改加进光子,亲戚亲戚朋友 可太大再要再 了去解电磁场方程。统统对机器学习、电磁场方程这两块领域时会 熟悉。 亲戚亲戚朋友 希望在这一交叉领域继续研究创新。

DeepTech:似乎这一 AI 系统可太大再要再 了了那么巨量规模的训练,是随后理解吗?

喻宗夫:时会 ,亲戚亲戚朋友 也可太大再要再 了统统训练。肯能这一是在电磁场介质上方传播,亲戚亲戚朋友 要仿真整个电磁场传播的过程,或者在这一基础上要对偏微分方程整体做优化,统统计算量难能可贵是非常大的。亲戚亲戚朋友 用的是机器学习的方式,但解的是电磁场的优化问题报告 图片,统统这两块结合起来很有挑战,可太大再要再 了从头写整个训练工具。

有二个多新的概念

DeepTech:这一研究是有二个多为啥会么会定位?是技术的突破,还是说创造了有二个多新的工具?

喻宗夫:我难能可贵这是四种 生活新的概念。亲戚亲戚朋友 是用玻璃四种 生活来实现人工智能的计算,而随后的人工智能时会 用计算机完成的,那么现在是利用非数字模拟的物理作用就可太大再要再 实现这件事情,统统说在这方面是有二个多突破。那么引申语句,统统有些物理作业比如声波也可太大再要再 随后操作。

DeepTech:能说这是有二个多计算机吗?

喻宗夫:对。通用的计算机可太大再要再 做统统事情,亲戚亲戚朋友 这一系统可太大再要再 了做一件事情,统统在这一点上它跟计算机是有差别的。或者目前来说,计算机的发展也渐渐地趋向于只做一件事情。比如说挖比特币的矿机。

我难能可贵,这一时会 为了取代已有的图像识别系统,更多的肯能是有些更广阔、随后那么应用的方式。比如说,难能可贵说亲戚亲戚朋友 现在有了数字锁,或者没电肯能断网就可太大再要再 了用。亲戚亲戚朋友 这一人脸识别锁就像传统物理锁,随后有钥匙它就无缘无故可太大再要再 用。

统统肯能是在这一更加特殊的随后,肯能你担心 AI 系统被攻击语句,那么这一系统完正那么肯能从外界去攻击或干扰,它对安全性很有保障。

DeepTech:除了数字识别,这一系统肯能用来开发人脸识别语句,还可太大再要再 了做有哪些工作?以及其挑战有多大?

喻宗夫:人脸识别在概念上的可行性肯能可太大再要再 通过现在的工作证明。人脸识别的应用可太大再要再 了不少工程工作,肯能超出有二个多学术问题报告 图片了。比如训练的样本的光场建模可太大再要再 了血块的计算。

DeepTech:亲戚亲戚朋友 下一步会如何开发这一系统?这一系统将来如何能便捷应用到普通民众中,能成为一款便携式的智能产品吗?

喻宗夫:这一概念为亲戚亲戚朋友 被委托人打开了有二个多思路:不一定要有数字和芯片太大再 智能。智能可太大再要再 无所那么,亲戚亲戚朋友 称之为物理驱动智能。 亲戚亲戚朋友 今天证明玻璃可太大再要再 识别图像,随后麦克斯韦电磁场定律赋予的。还有统统物品可太大再要再 利用物理定律的来智能化。

数字芯片是人类的智能产品,物理定律的智能产品一定更广阔。亲戚亲戚朋友 难能可贵利用物理来做智能计算很有意思,或者有广泛的应用价值。

专家点评:

阮智超(浙江大学物理学系教授):本研究原创性较高,与 2018 年一篇 Science 研究有异曲同工之妙,后者创造了四种 生活 3D 打印的全光学衍射厚度神经网络架构。在喻宗夫研究中,如要应用到如人脸识别等复杂场景,可太大再要再 了进行复杂的调参,这对于这一玻璃 AI 装置有挑战性。

喻宗夫简介:

喻宗夫(ZongFu YU),威斯康星大学麦迪逊分校电子及计算机工程系副教授。2004 年本科毕业于中国科学技术大学物理学系,博士毕业于美国斯坦福大学,主要研究领域是微纳光子学、机器视觉和新能源。他是非互易纳米光子学开创人之一,提出了纳米太阳能电池的速率单位理论,并开发了多模视觉相机,应用于下一代的机器视觉。