У 200 разів швидше: створено камеру, яка розпізнає об'єкти зі швидкістю світла

Пристрій використовує оптику для обчислень і знижує енергоспоживання.

Учені з Вашингтонського та Принстонського університетів розробили новий тип компактної камери, призначеної для комп'ютерного зору. Про це пише Interestimg Engineering.

Прототип використовує оптику для обчислень і знижує енергоспоживання.

Замість традиційного об'єктива, зробленого зі скла або пластику, оптика в цій камері складається з 50 металінз — плоских, легких оптичних компонентів, які використовують мікроскопічні наноструктури для управління світлом. Металінзи також функціонують як оптична нейронна мережа, яка являє собою комп'ютерну систему, що є формою штучного інтелекту, змодельованого за зразком людського мозку.

Вчені створили мережу всередині об'єктива камери за допомогою нанофотонного масиву із залежними від кута відгуками. У поєднанні з легким електронним бекендом близько 2K параметрів реконфігурована нанофотонна нейронна мережа досягає точності 72,76% на CIFAR-10, перевершуючи AlexNet (72,64%) і просуваючи оптичні нейронні мережі в епоху глибокого навчання.

Наступні кроки включають подальші ітерації та розвиток прототипу, щоб він був більш актуальним для автономної навігації в безпілотних транспортних засобах.

Дослідники також планують працювати зі складнішими наборами даних і завданнями, для розв'язання яких потрібна велика обчислювальна потужність, як-от виявлення об'єктів (визначення місця розташування певних об'єктів на зображенні), що є важливою функцією для комп'ютерного зору, згідно з прес-релізом дослідників.