Дослідники навчили звичайне скло розпізнавати зображення.
Автоматичне розпізнавання зображень - одне з актуальних завдань нашого часу. Розпізнавати доводиться багато чого: від знаків і тексту до осіб та інших зображень. Як правило, для цього використовуються штучні нейронні мережі, що споживають значні обчислювальні та енергетичні ресурси.
Здавалося б, подальший розвиток подібних високих технологій лежить на шляху їх вдосконалення і все більшого ускладнення, взяття нових теоретичних висот. І тут дослідники з Університету Вісконсін-Медісон піднесли сюрприз, розробивши на подив «низькотехнологічну» систему розпізнавання зображень.
Перспективним пристроєм, здатним конкурувати з нейромережами, виявилося... звичайне скло. Так-так просте скло, правда, спеціально підготовлене до такої значної ролі, але не вимагає харчування і складних електронних ланцюгів. Але як же воно тоді працює?
Ідея полягала у впровадженні в платівку скла на «стратегічні» місця бульбашок і шматочків світлопоглинаючих матеріалів різної форми. Змінюючи напрямок поширення світла, вони в результаті повинні призводити до того, що світло від зображення, що падає на платівку, буде фокусуватися або концентруватися в певному місці. Для кожного зображення - це місце своє, що і дозволяє проводити розпізнавання.
Для підтвердження концепції дослідники розробили технологію виготовлення скляних пластин, здатних розпізнавати написані від руки цифри. Світло, що виходить від зображення числа, після проходження платівки фокусувалося на одній з дев'яти певних плям, кожна з яких відповідала своїй цифрі. Отримані соромки успішно пройшли перевірку, зумівши навіть розрізнити рукописні 3 і 8.
Проектування скла для розпізнавання чисел було схоже на процес машинного навчання, за винятком того, що в даному випадку «навчали» реальний матеріал замість комп'ютерної програми. Необхідно було розрахувати місця, на які в скло будуть впроваджуватися домішки. Фактично, таке середовище виробляє штучні нейронні обчислення, тільки не цифрові, а аналогові. Хоча попередній процес навчання може бути трудомістким і вимагати багато обчислень, саме скло потім легко і недорого виготовити.
Новий спосіб виконання аналогових штучних нейронних обчислень за допомогою поширення світла в середовищі має ряд достоїнств. Ці «обчислення» притаманні самому матеріалу, тому під час роботи вони не вимагають витрат енергії і не використовують жодних електронних пристроїв. Це може відкрити нові перспективи для пристроїв з низьким енергоспоживанням. Пристрої «скляного розпізнавання» працюють в режимі реального часу буквально зі швидкістю світла. Підсумовуючи, можна сказати, що перевага цієї технології полягає в її здатності миттєво вирішувати завдання розпізнавання без будь-якого енергоспоживання. Крім того, одну пластину скла для розпізнавання зображень можна використовувати сотні тисяч разів.
У майбутньому дослідники планують з'ясувати, чи працює їх підхід для більш складних завдань, таких, як розпізнавання осіб. Наприклад, можна використовувати таке скло як біометричний замок, налаштований на розпізнавання обличчя тільки однієї людини.
Багатозадачність при використанні подібного пристрою можна досягти, розділивши скляну пластину на кілька частин. Наприклад, одна частина пластини буде використовуватися для розпізнавання чисел, інша - для ідентифікації літер, третя для облич і так далі.
На шляху нової технології ще багато складнощів, але, можливо, складна технологія, що забезпечує розпізнавання облич у багатьох сучасних смартфонах, коли-небудь буде замінена «простим» соромиком.
Про свою роботу автори розповіли на Конференції з лазерів та електронної оптики, що пройшла в травні, а їх стаття буде опублікована в журналі Photonics Research. Про рівень конференції говорить той факт, що з доповідями на ній виступили три новоспечені нобелівські лауреати Жерар Муру, Донна Стрікленд і Артур Ешкін. Останній, щоправда, не особисто в силу віку, а у відеоінтерв'ю.
За матеріалами Університету Вісконсін-Медісон