चेहरे की पहचान तकनीक एक खतरनाक दर पर विकसित हो रही है, और कांच वास्तव में आधुनिक प्रणालियों का प्रतिनिधि है और इस प्रक्रिया के मूल बिंदु पर है।
विस्कॉन्सिन-मैडिसन विश्वविद्यालय द्वारा प्रकाशित एक हालिया पेपर ने इस क्षेत्र में प्रगति को उजागर किया है और उनके "खुफिया" ग्लास को सेंसर या शक्ति के बिना मान्यता दी जा सकती है। " हम एक ऑप्टिकल सिस्टम का उपयोग कैमरों, सेंसर और गहरे तंत्रिका नेटवर्क की सामान्य सेटिंग्स को कांच के एक पतले टुकड़े में संपीड़ित करने के लिए कर रहे हैं, ”शोधकर्ताओं ने समझाया। यह प्रगति महत्वपूर्ण है क्योंकि आज का एआई बहुत सारी 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 हर बार बैटरी की एक बड़ी खपत होती है। टीम का मानना है कि नया ग्लास बिना किसी शक्ति के चेहरों को पहचानने का वादा करता है।
प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट वर्क में ग्लास डिजाइन करना शामिल है जो हस्तलिखित संख्याओं को पहचानता है।
सिस्टम कुछ संख्याओं की छवियों से उत्सर्जित प्रकाश द्वारा काम करता है और फिर दूसरी तरफ नौ बिंदुओं में से एक पर ध्यान केंद्रित करता है जो प्रत्येक संख्या के अनुरूप होता है।
सिस्टम वास्तविक समय में निगरानी करने में सक्षम होता है जब संख्याएं बदल जाती हैं, उदाहरण के लिए जब 3 8 में बदल जाता है।
"तथ्य यह है कि हम इस जटिल व्यवहार को इस तरह की सरल संरचना में प्राप्त करने में सक्षम थे, वास्तविक समझ में आता है," टीम बताती है।
यकीनन, यह अभी भी किसी भी प्रकार के बाजार अनुप्रयोग पर कब्जा करने से बहुत लंबा रास्ता है, लेकिन टीम अभी भी आशावादी है कि वे सामग्री में सीधे निर्मित निष्क्रिय कंप्यूटिंग क्षमताओं की अनुमति देने के लिए एक तरह से ठोकर खाई, कांच के एकल टुकड़ों को प्रस्तुत करते हुए जो सैकड़ों और हजारों बार इस्तेमाल किया जा सकता है। प्रौद्योगिकी की क्षणिक प्रकृति कई संभावित संभावित मामलों की पेशकश करती है, हालांकि इसे अभी भी सामग्री को जल्दी से पहचानने में सक्षम बनाने के लिए बहुत अधिक प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है, और यह प्रशिक्षण उतना तेजी से नहीं है।
हालांकि, वे चीजों को बेहतर बनाने के लिए कड़ी मेहनत कर रहे हैं और अंततः उन्हें चेहरे की पहचान जैसे क्षेत्रों में उपयोग करना चाहते हैं। "इस तकनीक की वास्तविक शक्ति किसी भी ऊर्जा की खपत के बिना तुरंत अधिक जटिल वर्गीकरण कार्यों से निपटने की क्षमता है," वे समझाते हैं। "ये कार्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता बनाने के लिए महत्वपूर्ण बिंदु हैं: ट्रैफ़िक सिग्नल की पहचान करने के लिए ड्राइवरलेस कारों को पढ़ाना, उपभोक्ता उपकरणों में आवाज नियंत्रण को लागू करना, और कई अन्य उदाहरण।"
समय बताएगा कि क्या उन्होंने अपने महत्वाकांक्षी लक्ष्यों को प्राप्त किया है, लेकिन चेहरे की पहचान के साथ, यह निश्चित रूप से संबंधित के लिए एक यात्रा है।
पोस्ट टाइम: अक्टूबर -09-2019
