加州大学洛杉矶分校研究人员改进光学神经网络设计 光速识别对象/处理信息

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(图片来源:加州大学洛杉矶分校)

盖世汽车讯 据外媒报道,加州大学洛杉矶分校(UCLA )工程师们在光学霸经网络的设计上取得了重大进步,还可不可以光速识别对象,或补救信息。

此次进步促进开发智能摄像系统,通过3D工程材料社会形态中的光的模式,识别所见对象。新设计利用了基于光学的计算系统的并行性和可扩展性,还可不可以用于自动驾驶汽车或机器人,帮助它们放慢地做出决定。基于计算机的系统前要额外的时间来识别看到的对象,与之相比,新设计能耗更少。

该系统使用一系列3D打印晶圆或不均匀的棘层传输或反射入射光。哪几种棘层有成千上万个像素点,哪几种像素点本质上是人造神经元,形成材料体,从而进行全光计算。通过3D制作的涂层,每个物体有的是有另1个 独特的光通道。

哪几种棘层里边是几个光探测器,每个探测器都被配置到计算机中,根据大每段光线穿过棘层后的截止点推断输入对象身份。相似,训练该系统识别手写数字时,当“5”的图像穿过哪几种棘层后,光线会投射到探测器上,应用任务管理器设计识别“5”的探测器会看到大每段光线。

加州大学洛杉矶分校研究人员在系统中上加第二组探测器,显著提高了系统的准确性。每段对象类型有的是有另1个 探测器,旨在增加有另1个 检测器信号之间的差异。直觉上,相似于一起去用左手和右手称量两块石头,那我更容易区分它们的重量与否相同。有一种差分检测方案提高了光学霸经网络对未知物体的预测精度。

电气与计算机工程教授、该项研究首席研究员Aydogan Ozcan表示,“该系统利用光与物质的相互作用,以及3D材料社会形态内的光衍射,光速速执行机器学习任务,只需照明光和简单的探测器电路。有一种成绩将使智能摄像头仅利用光子和光与物质的相互作用进行计算,但是极其高速、节能。”

研究人员测试了该系统的准确性,测试使用了CIFAR-10图像数据集,包括手写数字、衣物、各种车辆和动物。结果显示,其图像识别准确率分别为98.6%、91.1%和51.4%。研究人员认为,全光系统具有推理强度快、功耗低的优势,但是还可不可以并行识别更多对象。

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