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      • 3D打印的人工智能設備以光速識別物體

        Date:2018-08-06 08:37:32

              使用3D打印機,加州大學洛杉磯分校電氣和計算機工程師團隊創(chuàng)建了一個基于人工智能(AI)的設備,可以分析大量數(shù)據(jù)并以光速識別物體。深度學習是機器學習領域中發(fā)展最快的機器學習方法之一,通常用于醫(yī)學圖像分析,語言翻譯,圖像分類,語音識別以及解決更具體的任務,例如解決逆成像問題。
             傳統(tǒng)上,深度學習系統(tǒng)被實現(xiàn)為在計算機上執(zhí)行以數(shù)字化學習數(shù)據(jù)表示,并執(zhí)行與人類性能相當或甚至更好的高級任務。然而,由加州大學洛杉磯分校電氣和計算機工程教授Aydogan Ozcan博士領導的團隊引入了一種物理機制,使用全光學衍射深度神經(jīng)網(wǎng)絡(D2NN)實現(xiàn)深度學習。該光學人工神經(jīng)網(wǎng)絡設備直觀地模擬大腦如何處理信息。它使用從對象本身反射的光來在很短的時間內(nèi)識別該對象,這是計算機簡單地“看到”對象所需的時間。
               創(chuàng)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡的過程始于計算機模擬設計。然后,研究人員使用3D打印機制作了非常薄的8厘米見方的聚合物晶圓。每個晶片具有不平坦的表面,這有助于在不同方向上衍射來自物體的光。這些層看起來對眼睛是不透明的,但實驗中使用的亞毫米波長太赫茲頻率的光可以穿過它們。每層由數(shù)萬個人造神經(jīng)元組成,在這種情況下,是能穿過微小像素的。一系列像素化層一起用作“光學網(wǎng)絡”,其形成來自物體的入射光穿過它們,然后網(wǎng)絡識別對象,因為來自對象的光主要被衍射到分配給該類型對象的單個像素。
        Ozcan研究組/加州大學洛杉磯分校

               研究人員使用計算機對網(wǎng)絡進行訓練,通過學習每個物體在該物體發(fā)出的光線穿過設備時產(chǎn)生的衍射光圖案來識別其前面的物體。 “訓練”使用了一種稱為深度學習的人工智能分支,其中機器通過重復和隨著時間的推移“學習”模式出現(xiàn)。“使用逐層制造的無源元件,并通過光衍射將這些層相互連接,創(chuàng)造了一個獨特的全光平臺,以光速執(zhí)行機器學習任務。”O(jiān)zcan博士說。

               在他們的實驗中,研究人員證明該裝置可以準確識別手寫的數(shù)字和衣物,這兩種都是人工智能研究中常用的測試。它還可以在太赫茲光譜上執(zhí)行成像鏡頭的功能。加州大學洛杉磯分校的研究人員認為,基于該設備的新技術可用于加速涉及排序和識別物體的數(shù)據(jù)密集型任務。例如,使用該技術的無人駕駛汽車可以立即做出反應,甚至比使用現(xiàn)有技術更快,對停車標志做出反應。使用基于UCLA系統(tǒng)的設備,一旦來自標志的光擊中它,汽車將“讀取”標志,而不是必須“等待”汽車的相機對物體成像然后使用其計算機來找出對象是什么。基于本發(fā)明的技術還可以用于顯微成像和醫(yī)學,例如,用于分選數(shù)百萬個細胞以尋找疾病的跡象。

        Ozcan研究組/加州大學洛杉磯分校

               由于其組件可以由3D打印機創(chuàng)建,因此人工神經(jīng)網(wǎng)絡可以用更大和更多的層制作,從而產(chǎn)生具有數(shù)億個人造神經(jīng)元的設備。那些更大的設備可以同時識別更多的對象或執(zhí)行更復雜的數(shù)據(jù)分析。并且組件可以廉價制作, 由加州大學洛杉磯分校團隊創(chuàng)建的設備可以低于50美元。

        中國3D打印網(wǎng)譯自:3ders.org

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