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簡(jiǎn)易“智能”玻璃揭示人工視覺的未來

2019/07/10
導(dǎo)讀
相關(guān)研究成果作為封面文章發(fā)表在Photonics Research上。

Jietu20190710-120513

智能玻璃可以識(shí)別出手寫的數(shù)字。即使書寫風(fēng)格迥異,它也可以正確識(shí)別。圖中顯示物體的光經(jīng)過玻璃被散射然后聚焦到不同的位置,這些位置對(duì)應(yīng)不同的物理類別。


撰文 | 陳昂


  


在未來的某天,許多現(xiàn)代智能手機(jī)中驅(qū)動(dòng)人臉識(shí)別的頂尖技術(shù)可能會(huì)有一次全面升級(jí)。但令人意外的是,這次升級(jí)不管是聽起來還是看上去都更像是一種“低端技術(shù)”。


此次通往未來的窗口僅僅是一塊玻璃——來自威斯康星大學(xué)麥迪遜分校的工程師們?cè)O(shè)計(jì)了一塊“智能”玻璃,這種玻璃可以在不借助任何探測(cè)器、電路和電源的情況下識(shí)別圖像。


“我們正在利用光學(xué)方法把照相機(jī)、探測(cè)器和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等集成在單塊薄玻璃上?!眮碜喳湹线d分校電子與計(jì)算機(jī)工程系的 副教授Zongfu Yu如此說道。相關(guān)研究成果作為封面文章發(fā)表在Photonics Research上。


將人工智能嵌入完全非智能的物體中,乍一看更像是來自科幻小說中的故事。然而,這卻是一種可以開拓低功耗電子學(xué)新領(lǐng)域的方式?,F(xiàn)在,每當(dāng)你利用面部ID解鎖手機(jī)時(shí),人工智能就會(huì)消耗大量計(jì)算資源(以及電池壽命)。而在未來,一小塊玻璃就可以達(dá)到相同的目的,并且不消耗任何電力。


“這完全不同于機(jī)器視覺的典型路線?!盰u說。他設(shè)想該玻璃看起來就像是半透明的方塊,里面嵌著精心放置的氣泡和雜質(zhì),可以以特定方式彎曲光線來區(qū)分不同圖像。這正是人工智能起的作用。


具體到概念驗(yàn)證方面,工程師們?cè)O(shè)計(jì)了一種制作玻璃塊的方法,可以識(shí)別手寫數(shù)字。來自數(shù)字圖像的光從玻璃的一端發(fā)出,然后會(huì)聚在另一端十個(gè)斑點(diǎn)中的一個(gè),這十個(gè)斑點(diǎn)分別對(duì)應(yīng)十個(gè)數(shù)字。該玻璃甚至可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的動(dòng)態(tài)探測(cè),例如從手寫數(shù)字3演變成8。


“利用一種簡(jiǎn)單的結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)如此復(fù)雜的效果,這個(gè)結(jié)果令人振奮。”Yu實(shí)驗(yàn)室的研究生Erfan Khoram表示。


設(shè)計(jì)玻璃來識(shí)別數(shù)字的過程與機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過程非常類似,所不同的是,工程師們“訓(xùn)練”的是一塊模擬材料而非數(shù)字代碼。具體來說,他們?cè)谝粚觾H為20 μm厚的薄玻璃中,將大小不同、形狀迥異的空氣氣泡和小片吸光材料(如石墨烯)放置在設(shè)計(jì)好的位置上。


不同于具有層狀結(jié)構(gòu)的數(shù)字神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),該玻璃以一種連續(xù)的方式來進(jìn)行神經(jīng)計(jì)算。所有神經(jīng)計(jì)算中最為關(guān)鍵的要素就是非線性激勵(lì)函數(shù),這里是通過嵌入小片的光學(xué)可飽和吸收體(如石墨烯)來實(shí)現(xiàn)的。


“人們通常習(xí)慣于數(shù)字計(jì)算,但這種方法拓展了我們的視野?!盰u說,“光傳播的波動(dòng)力學(xué)提供了一種進(jìn)行類似人工神經(jīng)計(jì)算的新方法。”


這種方法的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是,計(jì)算是完全無源的,并且是材料的固有屬性,這就意味著一塊圖像識(shí)別玻璃可以重復(fù)使用成千上萬次。


“該玻璃可以當(dāng)作一種生物識(shí)別鎖,在調(diào)諧之后可以只識(shí)別一個(gè)人的臉?!盰u說,“這種聯(lián)系一旦建立,在沒有電源和網(wǎng)絡(luò)的情況下也能發(fā)揮作用。這意味著即使在千萬年之后也能對(duì)你的某個(gè)事物提供安全保障?!?/p>


此外,由于該玻璃是通過扭曲光線來區(qū)別不同圖片的,所以從理論上說它可以以光速工作。雖然前期的訓(xùn)練過程需要大量的時(shí)間和計(jì)算量,但是玻璃的制作工藝簡(jiǎn)單,成本低廉。未來,學(xué)者們計(jì)劃驗(yàn)證該方法能否適用于更復(fù)雜的任務(wù),如人臉識(shí)別。


“這項(xiàng)技術(shù)的真正威力在于它能夠在不消耗任何電源的情況下即時(shí)處理復(fù)雜的分類任務(wù)?!备鐐惐葋喆髮W(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)教授Ming Yuan表示,“這些任務(wù)是創(chuàng)造人工智能的關(guān)鍵,例如讓無人駕駛汽車識(shí)別交通信號(hào),在消費(fèi)類設(shè)備中實(shí)現(xiàn)語音控制等等。”

在識(shí)別不同物體時(shí),人類視覺表現(xiàn)出了幾乎相同的識(shí)別能力。而這種智能玻璃更擅長(zhǎng)識(shí)別特定的事物,如數(shù)字、字母、人臉等等。


“我們一直在思考如何給未來的機(jī)器提供視覺和特定成像應(yīng)用方面的視覺感知?!盰u說,“這種設(shè)計(jì)幾乎顛覆了傳統(tǒng)的機(jī)器視覺設(shè)計(jì)方式。”


文章鏈接:Erfan Khoram, Ang Chen, Dianjing Liu, Lei Ying, Qiqi Wang, Ming Yuan, Zongfu Yu. Nanophotonic media for artificial neural inference[J]. Photonics Research, 2019, 7(8): 823-827


作者簡(jiǎn)介

Zongfu Yu是麥迪遜分校的Dugald C. Jackson副教授和Vilas Associate。研究生Erfan Khoram, Ang Chen和Dianjing Liu對(duì)該研究有貢獻(xiàn)。麻省理工學(xué)院的Qiqi Wang和哥倫比亞大學(xué)的Ming Yuan是該研究的合作者。DARPA Young Faculty Award program 支持了該項(xiàng)研究。


注:本文來自“中國(guó)激光”,經(jīng)授權(quán)轉(zhuǎn)發(fā)。

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