Будућност паметног стакла и вештачког вида

Технологија препознавања лица се развија алармантном брзином, а стакло је заправо представник модерних система и у основи је овог процеса.

Недавни рад који је објавио Универзитет Висконсин-Медисон наглашава напредак у овој области и њихово „интелигентно“ стакло може се препознати без сензора или напајања. Користимо оптички систем за компримовање нормалних поставки камера, сензора и дубоких неуронских мрежа у танак комад стакла“, објаснили су истраживачи. Овај напредак је важан јер данашња вештачка интелигенција троши много рачунарске снаге, сваки пут када потроши велику енергију батерије када користите препознавање лица за откључавање телефона. Тим верује да ново стакло обећава да ће препознати лица без икакве снаге.

Рад на доказивању концепта укључује дизајнирање стакла које препознаје руком исписане бројеве.

Систем ради помоћу светлости која се емитује са слика неких бројева, а затим се фокусира на једну од девет тачака на другој страни које одговарају сваком броју.

Систем је у стању да прати у реалном времену када се бројеви мењају, на пример када се 3 промени у 8.

„Чињеница да смо успели да добијемо ово сложено понашање у тако једноставној структури има прави смисао“, објашњава тим.

Могуће је да је ово још увек веома далеко од заузимања било које врсте тржишне апликације, али тим је и даље оптимистичан да је наишао на начин да омогуће пасивне рачунарске могућности уграђене директно у материјал, чинећи појединачне комаде стакла који се могу користити на стотине и хиљаде пута. Тренутна природа технологије нуди многе могуће потенцијалне случајеве, иако још увек захтева доста обуке да би се материјали могли брзо идентификовати, а ова обука није тако брза.

Међутим, они напорно раде на побољшању ствари и на крају желе да их користе у областима као што је препознавање лица. „Права моћ ове технологије је способност да се одмах бави сложенијим задацима класификације без икакве потрошње енергије“, објашњавају они. „Ови задаци су кључна тачка за стварање вештачке интелигенције: учење аутомобила без возача да идентификују саобраћајне сигнале, имплементација гласовне контроле у ​​потрошачким уређајима и многи други примери.

Време ће показати да ли су постигли своје амбициозне циљеве, али са препознавањем лица, то је свакако путовање за забринутост.