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作為當今自動駕駛汽車和航空無人機的基礎(chǔ)的圖像識別技術(shù)依賴于人工智能:計算機基本上教自己識別像狗一樣的物體,穿過街道的行人或停下的汽車。問題在于運行人工智能算法的計算機目前對于手持醫(yī)療設(shè)備等未來應(yīng)用來說太大而且速度慢。
現(xiàn)在,斯坦福大學(xué)的研究人員已經(jīng)設(shè)計出一種新型的人工智能相機系統(tǒng),可以更快,更高效地對圖像進行分類,并且有朝一日可以將其構(gòu)建得足夠小,以便嵌入到設(shè)備中,這是目前無法實現(xiàn)的。這項工作發(fā)表在8月17日的“ 自然科學(xué)報告”上。
“你剛剛通過的那輛自動駕駛汽車的行李箱中有一臺相對較大,速度相對較慢,能量密集的計算機,”斯坦福大學(xué)電氣工程助理教授戈登韋茨坦說。他說,未來的應(yīng)用將需要更快,更小的東西來處理圖像流。
通過計算消耗
Wetzstein和Julie Chang,研究生和論文的第一作者,通過將兩種類型的計算機結(jié)合在一起,向該技術(shù)邁出了一步,創(chuàng)建了專門用于圖像分析的混合光電計算機。
原型相機的第一層是一種光學(xué)計算機,它不需要數(shù)字計算的高功耗數(shù)學(xué)。第二層是傳統(tǒng)的數(shù)字電子計算機。
光學(xué)計算機層通過物理預(yù)處理圖像數(shù)據(jù)進行操作,以多種方式對其進行過濾,否則電子計算機必須以數(shù)學(xué)方式進行。由于當光通過定制光學(xué)器件時濾波自然發(fā)生,因此該層以零輸入功率工作。這為混合系統(tǒng)節(jié)省了大量的時間和精力,否則這些時間和能量將被計算消耗。
“我們已將人工智能的一些數(shù)學(xué)外包到光學(xué)系統(tǒng)中,”Chang說。
結(jié)果是計算量減少,內(nèi)存調(diào)用次數(shù)減少,完成過程的時間也少得多。在超越這些預(yù)處理步驟之后,剩下的分析進入了數(shù)字計算機層,并且具有相當大的優(yōu)勢。
“數(shù)以百萬計的計算被規(guī)避,這一切都以光速發(fā)生,”韋茨坦說。
快速決策
在速度和準確性方面,原型可與現(xiàn)有的僅電子計算處理器相媲美,這些處理器被編程為執(zhí)行相同的計算,但具有大量的計算成本節(jié)省。
雖然他們目前的原型安排在實驗室工作臺上很難被歸類為小型,但研究人員表示,他們的系統(tǒng)有朝一日可以小型化,以適應(yīng)手持攝像機或空中無人機。
在模擬和現(xiàn)實世界的實驗中,該團隊使用該系統(tǒng)在自然圖像設(shè)置中成功識別飛機,汽車,貓,狗等。
“我們系統(tǒng)的未來版本在快速決策應(yīng)用中尤其有用,例如自動駕駛汽車,”Wetzstein說。
除了縮小原型外,斯坦福計算成像實驗室的Wetzstein,Chang及其同事正在研究如何使光學(xué)元件進行更多的預(yù)處理。最終,他們更小,更快的技術(shù)可以取代現(xiàn)在幫助汽車,無人機和其他技術(shù)學(xué)會識別周圍世界的行李箱大小的計算機。
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