Technologia rozpoznawania twarzy rozwija się w zastraszającym tempie, a szkło jest w rzeczywistości przykładem nowoczesnych systemów i stanowi centralny punkt tego procesu.
Niedawno opublikowany artykuł Uniwersytetu Wisconsin-Madison podkreśla postęp w tej dziedzinie i ich „inteligencję”. Glass można rozpoznać bez czujników i zasilania. „Używamy układu optycznego do kompresji standardowych ustawień kamer, czujników i głębokich sieci neuronowych do cienkiego kawałka szkła” – wyjaśniają naukowcy. Ten postęp jest ważny, ponieważ dzisiejsza sztuczna inteligencja zużywa dużo mocy obliczeniowej za każdym razem, gdy korzysta z rozpoznawania twarzy, aby odblokować telefon. Zespół wierzy, że nowe szkło obiecuje rozpoznawać twarze bez zasilania.
Praca koncepcyjna polega na zaprojektowaniu szkła rozpoznającego ręcznie pisane cyfry.
System działa w oparciu o światło emitowane z obrazów pewnych liczb, a następnie skupia się na jednym z dziewięciu punktów po drugiej stronie, które odpowiadają każdej liczbie.
System jest w stanie monitorować na bieżąco, kiedy zmieniają się liczby, na przykład, kiedy 3 zmienia się w 8.
„To, że udało nam się uzyskać tak złożone zachowanie w tak prostej strukturze, naprawdę ma sens” – wyjaśnia zespół.
Można argumentować, że wciąż daleka droga dzieli nas od znalezienia jakiegokolwiek zastosowania rynkowego, ale zespół jest optymistycznie nastawiony i wierzy, że udało mu się znaleźć sposób na umożliwienie pasywnych funkcji obliczeniowych wbudowanych bezpośrednio w materiał, co pozwala na tworzenie pojedynczych kawałków szkła, które mogą być używane setki, a nawet tysiące razy. Chwilowy charakter tej technologii oferuje wiele potencjalnych zastosowań, choć nadal wymaga ona intensywnego szkolenia, aby umożliwić szybką identyfikację materiałów, a to szkolenie nie jest aż tak szybkie.
Jednak intensywnie pracują nad udoskonaleniem tych rozwiązań i docelowo chcą je wykorzystać w takich obszarach jak rozpoznawanie twarzy. „Prawdziwą siłą tej technologii jest możliwość natychmiastowego wykonywania bardziej złożonych zadań klasyfikacyjnych bez poboru energii” – wyjaśniają. „Te zadania są kluczowe dla rozwoju sztucznej inteligencji: nauczenie autonomicznych samochodów rozpoznawania sygnalizacji świetlnej, wdrożenie sterowania głosowego w urządzeniach konsumenckich i wiele innych przykładów”.
Czas pokaże, czy udało im się osiągnąć ambitne cele, ale w przypadku technologii rozpoznawania twarzy jest to z pewnością podróż budząca obawy.
Czas publikacji: 09.10.2019
