`

СПЕЦІАЛЬНІ
ПАРТНЕРИ
ПРОЕКТУ

Чи використовує ваша компанія ChatGPT в роботі?

BEST CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Леонід Бараш

Фотонний чіп для надшвидкого машинного зору

+22
голоса

Дослідники продемонстрували новий інтелектуальний фотонний обчислювальний чіп, який може обробляти, передавати та реконструювати зображення сцени за наносекунди. Цей прогрес відкриває двері для надзвичайно високошвидкісної обробки зображень, яка може принести користь граничному інтелекту для додатків машинного зору, таких як автономне водіння, інспекція промисловості та роботизоване бачення.

«Зйомка, обробка та аналіз зображень для завдань на периферії, таких як автономне водіння, наразі обмежені швидкостями на рівні мілісекунд через необхідність оптико-електронних перетворень, — сказав керівник дослідницької групи Лу Фан (Lu Fang) з університету Цінхуа в Китаї. - Наш новий чіп може виконувати всі ці процеси лише за наносекунди, зберігаючи їх усі в оптичному домені. Це може бути використано для значного покращення або навіть заміни традиційної архітектури отримання датчиків із подальшою постобробкою ШІ».

У Optica, журналі Optica Publishing Group для високовпливових досліджень, дослідники описують новий чіп, який вони називають чіпом оптичного паралельного обчислювального масиву (OPCA). Вони показують, що OPCA має пропускну здатність обробки до ста мільярдів пікселів і час відгуку лише 6 нс, що приблизно на шість порядків швидше, ніж поточні методи. Вони також використовували чіп для створення оптичної нейронної мережі, яка об’єднує сприйняття зображення, обчислення та реконструкцію.

«Чіп і оптична нейронна мережа можуть підвищити ефективність обробки складних сцен під час інспекції промисловості та допомогти просунути технологію інтелектуальних роботів на вищий рівень когнітивного інтелекту», — сказав Вей Ву (Wei Wu), один із авторів статті. «Ми вважаємо, що це також може революціонізувати граничний інтелект».

Машинний зір — який використовує камери, датчики зображення, освітлення та комп’ютерні алгоритми для захоплення, обробки та аналізу зображень для конкретних завдань — традиційно передбачає перетворення оптичної інформації в цифрові електричні сигнали за допомогою датчиків. Потім ці сигнали передаються по оптичним волокнам для передачі даних на великі відстані та виконання завдань у низхідній мережі. Однак часте перетворення між оптичними та електричними сигналами разом із обмеженими досягненнями в електронних процесорах стало основним обмеженням для покращення швидкості та здатності обробки машинного зору.

«Світ вступає в епоху штучного інтелекту, але штучний інтелект дуже вичерпує час і енергію, — сказав Фан. Тим часом зростання периферійних пристроїв, таких як смартфони, інтелектуальні автомобілі та ноутбуки, призвело до вибухового зростання даних зображень, які потрібно обробляти, передавати та відображати. Ми працюємо над удосконаленням машинного зору шляхом інтеграції зондування та обчислень в оптичну область, що особливо важливо для периферійних обчислень і для створення більш стійких програм штучного інтелекту».

Складність отримання й аналізу зображень на одному чіпі в оптичній області полягає в тому, щоб знайти спосіб перетворити світло вільного простору, яке використовується для зображення, у світлову хвилю, керовану чіпом. Дослідники досягли цього, розробивши мікросхему, яка складається з сенсорно-обчислювальної матриці спеціально розроблених кільцевих резонаторів, які перетворюють зображення оптичної інтенсивності у вільному просторі — двовимірне представлення інтенсивності світла сцени — на когерентний світловий сигнал, який потім можна направляти на чіпі. Масив мікролінз покращує процес, фокусуючи сцену на чіпі OPCA. Архітектура чіпа дозволила дослідникам створити наскрізну багатохвильову оптичну нейронну мережу для з’єднання модульованого світла на чіпі в широкосмуговий оптичний хвилевід, де модульоване світло додається спектрально.

Мультиспектральні оптичні виходи потім можна використовувати для завдань класифікації або для створення повністю оптичної реконструкції зображення. «Оскільки кожен сенсорно-обчислювальний елемент цього чіпа можна реконфігурувати, кожен з них може працювати як програмований нейрон, який генерує світлову модуляцію на основі вхідних даних і ваги, — сказав Фан. - Нейронна мережа з’єднує всі сенсорні обчислювальні нейрони з одним хвилеводом, сприяючи повному оптичному зв’язку між вхідною інформацією та виходом».

Щоб продемонструвати можливості чіпа OPCA, дослідники показали, що його можна використовувати для класифікації рукописного зображення та виконання згортки зображення — процесу, який застосовує до зображення фільтр для виділення особливостей. Висновки показали, що архітектура чіпа може ефективно завершувати стиснення інформації та реконструкцію сцени, що вказує на його потенціал для широкого застосування.

«Ми сподіваємося, що машинний зір буде поступово вдосконалюватися, щоб він ставав швидшим і енергоефективним завдяки використанню світла як для вимірювання, так і для обчислень», — сказав Фан.

Фотонний чіп для надшвидкого машинного зору

Дослідники розробили новий інтелектуальний чіп, який може обробляти, передавати та реконструювати зображення сцени протягом наносекунд

Новостворені Сили Безпілотних Систем потребують 140 ноутбуків, триває збір

+22
голоса

Напечатать Отправить другу

Читайте также

 

Ukraine

 

  •  Home  •  Ринок  •  IТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Мережі  •  Безпека  •  Наука  •  IoT