स्मार्ट ग्लास और कृत्रिम दृष्टि का भविष्य

चेहरे की पहचान करने वाली तकनीक खतरनाक दर से विकसित हो रही है, और कांच वास्तव में आधुनिक प्रणालियों का प्रतिनिधि है और इस प्रक्रिया का मूल बिंदु है।

विस्कॉन्सिन-मैडिसन विश्वविद्यालय द्वारा हाल ही में प्रकाशित एक पेपर इस क्षेत्र में प्रगति और उनकी "बुद्धिमत्ता" पर प्रकाश डालता है। ग्लास को बिना सेंसर या बिजली के पहचाना जा सकता है। शोधकर्ताओं ने बताया, "हम कैमरों, सेंसर और डीप न्यूरल नेटवर्क की सामान्य सेटिंग्स को कांच के एक पतले टुकड़े में संपीड़ित करने के लिए एक ऑप्टिकल सिस्टम का उपयोग कर रहे हैं।" यह प्रगति महत्वपूर्ण है क्योंकि आज का AI बहुत अधिक कंप्यूटिंग शक्ति का उपभोग करता है, हर बार जब आप अपने फोन को अनलॉक करने के लिए चेहरे की पहचान का उपयोग करते हैं तो यह बड़ी मात्रा में बैटरी पावर की खपत करता है। टीम का मानना ​​है कि नया ग्लास बिना किसी बिजली के चेहरों को पहचानने का वादा करता है।

अवधारणा-सिद्धि कार्य में ऐसे ग्लास का डिजाइन तैयार करना शामिल है जो हस्तलिखित संख्याओं को पहचान सके।

यह प्रणाली कुछ संख्याओं की छवियों से उत्सर्जित प्रकाश द्वारा काम करती है और फिर प्रत्येक संख्या के अनुरूप दूसरी ओर स्थित नौ बिंदुओं में से एक पर प्रकाश केंद्रित करती है।

यह प्रणाली वास्तविक समय में संख्याओं में परिवर्तन पर नजर रखने में सक्षम है, उदाहरण के लिए जब 3 बदलकर 8 हो जाता है।

टीम ने बताया, "यह तथ्य कि हम इस जटिल व्यवहार को इतनी सरल संरचना में लाने में सक्षम थे, वास्तव में सार्थक है।"

यकीनन, यह अभी भी किसी भी प्रकार के बाज़ार अनुप्रयोग में शामिल होने से बहुत दूर है, लेकिन टीम अभी भी आशावादी है कि उन्हें सामग्री में सीधे अंतर्निहित निष्क्रिय कंप्यूटिंग क्षमताओं की अनुमति देने का एक तरीका मिल गया है, जिससे कांच के एकल टुकड़े सैकड़ों और हज़ारों बार इस्तेमाल किए जा सकते हैं। इस तकनीक की क्षणिक प्रकृति कई संभावित संभावित उदाहरण प्रस्तुत करती है, हालाँकि सामग्रियों की शीघ्र पहचान के लिए अभी भी बहुत प्रशिक्षण की आवश्यकता है, और यह प्रशिक्षण उतना तेज़ नहीं है।

हालाँकि, वे चीजों को बेहतर बनाने के लिए कड़ी मेहनत कर रहे हैं और अंततः उनका उपयोग चेहरे की पहचान जैसे क्षेत्रों में करना चाहते हैं। वे बताते हैं, "इस तकनीक की असली ताकत बिना किसी ऊर्जा खपत के अधिक जटिल वर्गीकरण कार्यों को तुरंत निपटाने की क्षमता है।" "ये कार्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता के निर्माण के लिए महत्वपूर्ण बिंदु हैं: चालक रहित कारों को ट्रैफ़िक सिग्नल पहचानना सिखाना, उपभोक्ता उपकरणों में ध्वनि नियंत्रण लागू करना, और ऐसे ही कई अन्य उदाहरण।"

समय ही बताएगा कि वे अपने महत्वाकांक्षी लक्ष्य को प्राप्त कर पाए हैं या नहीं, लेकिन चेहरे की पहचान के साथ यह निश्चित रूप से चिंता का विषय है।