这一破损运用超名义镜头卓越了传统的东谈主工智能，结束了超快速、油滑耗的图像识别九游会体育，再行界说了机器智能。
普林斯顿大学和华盛顿大学的商议东谈主员获得了破损性知道，他们斥地了一种盐粒大小的相机，宽度不到半毫米，豪迈捕捉到令东谈主难以置信的理解，全彩图像，细节前所未有。
当今，该团队似乎又一次破损了界限，斥地了一种为缱绻机视觉想象的新式紧凑型相机，这是一种匡助缱绻机识别图片和视频中的物体的东谈主工智能。
该原型机引入了一种新的缱绻机视觉样子，它依靠光而不是电，比传统缱绻机破费的能量少得多，而况以光速识别物体。
“对我来说，问题一直是咱们若何使用算法来感知和厚实宇宙，”普林斯顿大学缱绻机科学助理考验、该商议的作家之一菲利克斯·海德博士（Felix Heide）说。
“这是一种全新的念念考光学的相貌，与传统光学绝顶不同，”Arka Majumdar博士补充谈，他是华盛顿大学电子和缱绻机工程与物理学考验，亦然该商议的第二作家。“这是端到端想象，光学元件与缱绻模块沿路想象。
“在这里，咱们用工程光学代替了相机镜头，这使咱们豪迈在光学中进行大王人缱绻，”Majumdar博士不息说谈。
深入商议
海德博士回忆说，这个主义是在他运行探索超名义时酿成的，超名义是一种具有亚波长特征的东谈主造片状材料。
由于其独到的几何体式，超名义不会像传统透镜那样使穿过玻璃或塑料的光芒鬈曲。相背，它们在轻微结构周围衍射光芒，就像光芒通过窄缝时传播相似。
为了制造它们，海德博士和他的学生与华盛顿纳米制造实验室的行家谐和，他们寥落商议超微型光控栽培，想象相机并制造芯片。
但该团队莫得使用传统的玻璃或塑料透镜，而是集成了50个堆叠的、扁平的、轻质的元透镜，它们使用微不雅纳米结构来摆布光芒。
这些元透镜兼作光学神经网罗，这是一种受大脑启发的东谈主工智能系统，为该样子提供了几个要津上风。尽管速率绝顶快，识别和分类图像的速率比传统神经网罗快200多倍，但它也绝顶节能，依靠入射光而不是电力来运行。
在探索这项技能的经过中，海德博士和他的团队爱慕地发现，从柱阵列中发出的光压根不需要与原始图像相似。相背，这些柱子充任了寥落的过滤器，将光学数据分类，如角落、明暗区域，以至是东谈主类感知不到的特征，从而为缱绻机提供预措置的结构化信息。
“咱们意志到咱们不需要记载一个圆善的图像，”海德博士说。“咱们只可记载某些特征，然后咱们不错汇总这些特征来践诺分类等任务。”
进一步的宗旨
不久之后，该团队斥地了一个系统，该系统豪迈使用不到传统样子所需缱绻才略的1%来识别图像中的物体，而超名义透镜不错措置令东谈主印象长远的99.4%的责任量。
该系统引入了一种新的圭表，不错立即践诺数亿次缱绻（FLOPS）。传统的神经网罗使用数学过滤器（核）来索求数据，即使对几个像素也需要大王人的缱绻，而这个神经网罗当然地在光芒通落伍进行复杂的过滤，使几个大型过滤器豪迈一次分析通盘图像。
每个超名义透镜内的轻微柱子在莫得电或主动为止的情况下再行组织和索求光芒。海德博士和他引导下的博士生Ethan Tseng坚信，该想象的告捷依赖于使用更少的大型光学内核和无缝集成硬件和软件。
“动物视觉是光学硬件和神经后端措置的聚积，”Tseng说，他援用了螳螂虾、蜻蜓和墨鱼等例子，它们不错探伤到光的偏振，这是传统光学无法作念到的。
“有些动物比咱们领有更奇特的视觉，咱们怀疑它们的眼睛硬件与大脑沿路责任来践诺多样任务，”他不息说。
海德博士在新闻发布会上不息说谈：“这可能会超出图像措置的规模，而这仅仅咱们涉及冰山一角的地点。”
Majumdar博士在一份声明中讲明说：“目下，这种光学缱绻系统是一个商议原型，它适用于一个特定的应用，并补充说他们看到了它在多种技能上的立异性后劲。”“固然，这还有待不雅察，但在这里，咱们展示了第一步。与扫数其他现存的光学神经网罗结束比较，这是上前迈出的一大步。”
这项商议发表在《科学知道》杂志上九游会体育。