Ученые из Университета Вашингтона и Принстонского университета разработали уникальную камеру, которая способна определять объекты на скорости света. Разработка основана на новом подходе к оптике и вычислениям, который значительно снижает потребление энергии и ускоряет процесс распознавания изображений.
Камера использует оптику для вычислений, что позволяет минимизировать использование электричества и обрабатывать изображения быстрее традиционных нейронных сетей. Вместо обычного стеклянного объектива, камера состоит из 50 мета-линз — оптических компонентов, использующих наноструктуры для манипуляции светом. Эти линзы функционируют как оптическая нейронная сеть, имитируя работу человеческого мозга.
Одним из ключевых преимуществ является скорость работы устройства. Камера способна классифицировать изображения более чем в 200 раз быстрее, чем нейронные сети на традиционном компьютере, при этом с аналогичной точностью. Благодаря использованию света для вычислений, энергопотребление устройства значительно снижено.
Ученые заменили традиционную линзу на специально разработанные оптические элементы, что позволило интегрировать вычисления прямо в оптику. Этот подход открывает перспективы для таких технологий, как автономные автомобили, роботы и медицинские устройства.
Исследователи планируют продолжить развитие этого прототипа, улучшая его для применения в сложных задачах компьютерного зрения, таких как обнаружение объектов. Они уверены, что их работа может оказать значительное влияние на будущее технологий искусственного интеллекта и автономных систем.
Ilya Chugunov, Princeton University