Мы уже привыкли к технологиям распознавания лиц. Например, к встроенной в наши смартфоны системе биометрической идентификации пользователя. Полученные с помощью цифровых камер изображения обрабатываются всё более сложными алгоритмами. Разумеется, разработчики ищут в своих решениях компромисс между точностью и временем решения задачи (и сопутствующим энергопотреблением). Инженеры Висконсинского университета в Мадисоне показали, что с задачей распознавания образов в будущем смогут справляться устройства, выглядящие (только выглядящие) крайне простыми.
Основа разрабатываемой технологии — стекло. Никаких датчиков, электрических схем и источников питания. Высокотехнологичный секрет невидим человеческому глазу.
«Мы используем оптику для того чтобы собрать привычную систему из камер, датчиков и нейронных сетей глубокого обучения в куске тонкого стекла,» — рассказывает профессор Висконсинского университета в Мадисоне Цзунфу Ю (Zongfu Yu).
Ю и его коллеги опубликовали материалы исследований в журнале Photonics Research.
Встраивание искусственного интеллекта в инертные объекты — концепция, кажущаяся на первый взгляд чем-то из области научной фантастики. Прогресс в этой области открывает новый путь развития маломощной электроники.
Для демонстрации действенности предлагаемого подхода инженеры разработали стеклянные изделия, способные распознавать рукописные цифры. Свет, проходящий через изображение числа, в стекле фокусируется на одной из девяти областей, каждая из которых соответствует конкретной цифре.
Можно наблюдать в режиме реального времени, как исправление тройки на восьмёрку меняет и результат обработки.
Решение «полностью отличается от типичного устройства системы машинного зрения», — отмечает Ю.
Оно представляет собой куски стекла, похожие на полупрозрачные квадраты. Крошечные размещённые в строго определённых местах пузырьки и примеси преломляют лучи таким образом, чтобы различать изображения. По сути это система искусственного интеллекта.
Создание стекла для распознавания чисел было похоже на процесс обучения искусственной нейросети, за исключением того, что инженеры «обучали» материал, а не цифровой код. Инженеры создавали пузырьки воздуха разных размеров и форм и размещали небольшие кусочки светопоглощающих материалов, таких как графен, в определённых местах внутри стекла.
«Мы привыкли к цифровым вычислениям, но это расширяет наш кругозор, — говорит Ю. — Волновая динамика распространения света обеспечивает новый способ выполнения аналоговых искусственных нейронных вычислений».
Одно из преимуществ технологии — вычисление происходит в практически вечном материале, один такой кусок стекла может быть использован сотни тысяч раз.
«Можно было бы использовать такое стекло в качестве компонента биометрического замка, настроенного на распознавание лица одного человека, — говорит Ю. — После того, как он будет построен, он будет работать всегда, не нуждаясь в энергии или интернете, а это означает, что он может хранить что-то для вас на протяжении тысяч лет».
Кроме того, система работает практически мгновенно — со скоростью света.
Хотя подготовительный процесс (обучение и проектирование системы) может быть трудоёмким и требовательным к вычислительным мощностям, само стекло будет сравнительно легко (и недорого) изготовлять.
Работа исследовательской группы была профинансирована грантом DARPA (Управление перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США).
