Сделали чип, который распознаёт почти 2 миллиарда изображений в секунду
Проблема: при распознавании изображения образ объекта сперва формируется на датчике изображения, например на камере смартфона. Датчик преобразует свет от объекта в двоичные данные, которые можно обрабатывать. Ускорив процесс, можно улучшить, например, распознавание лиц, обнаружение текста на фотографиях и компьютерное зрение беспилотных автомобилей.
Решение: чип, который распознаёт изображения почти мгновенно — до 1,75 миллиарда штук в секунду.Как работает? С помощью оптической нейросети чип напрямую обрабатывает свет от объекта и классифицирует изображение. Благодаря этому данные не нужно хранить, так что память не требуется.
Чип протестировали на рукописных символах. Нейронка отсортировала изображения с точностью 93,8% для наборов с двумя типами символов и 89,8% для наборов с четырьмя типами.
И что? Можно будет обрабатывать не только изображения, но и любые данные в оптическом виде. А отказ от хранения данных предотвратит утечки.
Кто: исследователи Пенсильванского университета, США.
Источники: techxplore.com и nature.com
Подкаст записан при поддержке Английского от Яндекс Практикума. Новый курс английского для карьеры в IT здесь: https://clck.ru/sSU97
Подписывайтесь на наши соцсети:
ВКонтакте: vk.com/thecode.media
Яндекс Дзен: https://zen.yandex.ru/code
Телеграм: t.me/thecodemedia
Связаться: welcome@thecode.media
Проблема: при распознавании изображения образ объекта сперва формируется на датчике изображения, например на камере смартфона. Датчик преобразует свет от объекта в двоичные данные, которые можно обрабатывать. Ускорив процесс, можно улучшить, например, распознавание лиц, обнаружение текста на фотографиях и компьютерное зрение беспилотных автомобилей.
Решение: чип, который распознаёт изображения почти мгновенно — до 1,75 миллиарда штук в секунду.Как работает? С помощью оптической нейросети чип напрямую обрабатывает свет от объекта и классифицирует изображение. Благодаря этому данные не нужно хранить, так что память не требуется.
Чип протестировали на рукописных символах. Нейронка отсортировала изображения с точностью 93,8% для наборов с двумя типами символов и 89,8% для наборов с четырьмя типами.
И что? Можно будет обрабатывать не только изображения, но и любые данные в оптическом виде. А отказ от хранения данных предотвратит утечки.
Кто: исследователи Пенсильванского университета, США.
Источники: techxplore.com и nature.com
Подкаст записан при поддержке Английского от Яндекс Практикума. Новый курс английского для карьеры в IT здесь: https://clck.ru/sSU97
Подписывайтесь на наши соцсети:
ВКонтакте: vk.com/thecode.media
Яндекс Дзен: https://zen.yandex.ru/code
Телеграм: t.me/thecodemedia
Связаться: welcome@thecode.media