Veido atpažinimo technologija vystosi nerimą keliančiu greičiu, o stiklas iš tikrųjų yra šiuolaikinių sistemų atstovas ir yra šio proceso pagrindiniame taške.
Neseniai Viskonsino-Madisono universiteto paskelbtame dokumente pabrėžiama šios srities pažanga ir jų „žvalgybos“ stiklas gali būti atpažintas be jutiklių ar galios “. Mes naudojame optinę sistemą, kad suspaustume įprastus fotoaparatų, jutiklių ir giliųjų nervų tinklų parametrus į ploną stiklo gabalą “, - aiškino tyrėjai. Ši pažanga yra svarbi, nes šiandieninė AI sunaudoja daug skaičiavimo galios, kiekvieną kartą, kai ji sunaudoja didelę akumuliatoriaus galią, kai naudojate veido atpažinimą, kad atrakintumėte telefoną. Komanda mano, kad naujas stiklas žada atpažinti veidus be jokios galios.
Koncepcijos įrodymas apima stiklo projektavimą, kuris atpažįsta ranka rašytus numerius.
Sistema veikia pagal šviesą, skleidžiamą iš kai kurių skaičių atvaizdų, o tada sutelkta į vieną iš devynių taškų iš kitos pusės, atitinkančios kiekvieną skaičių.
Sistema gali stebėti realiuoju laiku, kai keičiasi skaičiai, pavyzdžiui, kai 3 keičiasi iki 8.
„Tai, kad mums pavyko pasiekti šį sudėtingą elgesį tokioje paprastoje struktūroje, turi tikrą prasmę“, - aiškina komanda.
Be abejo, tai vis dar yra labai ilgas kelias nuo bet kokio tipo rinkos programų užimtumo, tačiau komanda vis dar yra optimistiškai nusiteikusi, kad jie suklupo, kad būtų galima leisti pasyvias skaičiavimo galimybes, pastatytas tiesiai į medžiagą, ir pateikdama pavienius stiklo gabalus, kuriuos galima naudoti šimtus ir tūkstančius kartų. Momentinis technologijos pobūdis siūlo daugybę galimų galimų atvejų, nors jai vis dar reikia daug mokymo, kad medžiagos būtų galima greitai nustatyti, ir šis mokymas nėra toks greitas.
Tačiau jie sunkiai dirba, kad patobulintų reikalus, ir galiausiai nori juos naudoti tokiose srityse kaip veido atpažinimas. „Tikroji šios technologijos galia yra gebėjimas nedelsiant atlikti sudėtingesnes klasifikavimo užduotis be energijos suvartojant“, - aiškina jie. „Šios užduotys yra pagrindinis dalykas norint sukurti dirbtinį intelektą: mokyti be vairuotojų automobilių, kad būtų galima nustatyti eismo signalus, įgyvendinti balso kontrolę vartotojų prietaisuose ir daugelį kitų pavyzdžių.“
Laikas parodys, ar jie pasiekė savo ambicingus tikslus, tačiau veido pripažinimui tai tikrai yra kelionė, susijusi su.
Pašto laikas: 2019-09-09
