Ansiktsgjenkjenningsteknologi utvikler seg i en alarmerende hastighet, og glass er faktisk en representant for moderne systemer og er kjernepunktet i denne prosessen.
En nylig artikkel publisert av University of Wisconsin-Madison fremhever fremgangen på dette feltet og deres "intelligens" Glass kan gjenkjennes uten sensorer eller strøm." Vi bruker et optisk system for å komprimere de normale innstillingene til kameraer, sensorer og dype nevrale nettverk til et tynt stykke glass," forklarte forskerne. Denne fremgangen er viktig fordi dagens AI bruker mye datakraft, hver gang den bruker mye batteristrøm når du bruker ansiktsgjenkjenning for å låse opp telefonen. Teamet mener det nye glasset lover å gjenkjenne ansikter uten strøm.
Proof-of-concept arbeid innebærer å designe glass som gjenkjenner håndskrevne tall.
Systemet fungerer ved at lys som sendes ut fra bilder av noen tall, og deretter fokuserer på ett av de ni punktene på den andre siden som tilsvarer hvert tall.
Systemet er i stand til å overvåke i sanntid når tallene endres, for eksempel når 3 endres til 8.
"Det faktum at vi var i stand til å få denne komplekse oppførselen i en så enkel struktur gir virkelig mening," forklarer teamet.
Uten tvil er dette fortsatt veldig langt fra å okkupere noen type markedsapplikasjoner, men teamet er fortsatt optimistisk at de snublet over en måte å tillate passive datafunksjoner innebygd direkte i materialet, og gjengi enkeltbiter av glass som kan brukes hundrevis og tusenvis av ganger. Den øyeblikkelige karakteren til teknologien byr på mange mulige potensielle tilfeller, selv om det fortsatt krever mye trening for å gjøre det mulig å identifisere materialer raskt, og denne opplæringen er ikke så rask.
Men de jobber hardt for å forbedre ting og vil etter hvert bruke dem på områder som ansiktsgjenkjenning. "Den virkelige kraften til denne teknologien er evnen til å håndtere mer komplekse klassifiseringsoppgaver umiddelbart uten noe energiforbruk," forklarer de. "Disse oppgavene er nøkkelpunktet for å skape kunstig intelligens: lære førerløse biler å identifisere trafikksignaler, implementere stemmestyring i forbrukerenheter og mange andre eksempler."
Tiden vil vise om de har oppnådd sine ambisiøse mål, men med ansiktsgjenkjenning er det absolutt en reise for bekymring.
Innleggstid: Okt-09-2019
