స్మార్ట్ గ్లాస్ మరియు కృత్రిమ దృష్టి యొక్క భవిష్యత్తు

ముఖ గుర్తింపు సాంకేతికత భయంకరమైన రేటుతో అభివృద్ధి చెందుతోంది మరియు గాజు వాస్తవానికి ఆధునిక వ్యవస్థలకు ప్రతినిధి మరియు ఈ ప్రక్రియ యొక్క ప్రధాన అంశం.

"విస్కాన్సిన్-మాడిసన్ విశ్వవిద్యాలయం ఇటీవల ప్రచురించిన ఒక పత్రం ఈ రంగంలో పురోగతిని హైలైట్ చేస్తుంది మరియు వారి "ఇంటెలిజెన్స్" గ్లాస్‌ను సెన్సార్లు లేదా శక్తి లేకుండా గుర్తించవచ్చు." కెమెరాలు, సెన్సార్లు మరియు లోతైన నాడీ నెట్‌వర్క్‌ల సాధారణ సెట్టింగ్‌లను సన్నని గాజు ముక్కగా కుదించడానికి మేము ఆప్టికల్ సిస్టమ్‌ను ఉపయోగిస్తున్నాము" అని పరిశోధకులు వివరించారు. ఈ పురోగతి ముఖ్యమైనది ఎందుకంటే నేటి AI చాలా కంప్యూటింగ్ శక్తిని వినియోగిస్తుంది, మీరు మీ ఫోన్‌ను అన్‌లాక్ చేయడానికి ముఖ గుర్తింపును ఉపయోగించినప్పుడు ప్రతిసారీ అది పెద్ద బ్యాటరీ శక్తిని వినియోగిస్తుంది. కొత్త గ్లాస్ ఎటువంటి శక్తి లేకుండా ముఖాలను గుర్తిస్తుందని హామీ ఇస్తుందని బృందం విశ్వసిస్తోంది.

కాన్సెప్ట్-ఆఫ్-కాన్సెప్ట్ పనిలో చేతితో రాసిన సంఖ్యలను గుర్తించే గాజును రూపొందించడం ఉంటుంది.

ఈ వ్యవస్థ కొన్ని సంఖ్యల చిత్రాల నుండి వెలువడే కాంతి ద్వారా పనిచేస్తుంది మరియు తరువాత ప్రతి సంఖ్యకు అనుగుణంగా ఉన్న మరొక వైపు ఉన్న తొమ్మిది పాయింట్లలో ఒకదానిపై దృష్టి పెడుతుంది.

సంఖ్యలు మారినప్పుడు, ఉదాహరణకు 3 నుండి 8కి మారినప్పుడు, సిస్టమ్ నిజ సమయంలో పర్యవేక్షించగలదు.

"మేము ఈ సంక్లిష్ట ప్రవర్తనను ఇంత సరళమైన నిర్మాణంలో పొందగలిగాము అనే వాస్తవం నిజమైన అర్ధాన్ని ఇస్తుంది" అని బృందం వివరిస్తుంది.

నిస్సందేహంగా, ఇది ఇప్పటికీ ఏ రకమైన మార్కెట్ అప్లికేషన్‌ను ఆక్రమించడానికి చాలా దూరంగా ఉంది, కానీ నిష్క్రియాత్మక కంప్యూటింగ్ సామర్థ్యాలను నేరుగా పదార్థంలోకి నిర్మించడానికి అనుమతించే మార్గాన్ని కనుగొన్నందుకు బృందం ఇప్పటికీ ఆశాజనకంగా ఉంది, వందల మరియు వేల సార్లు ఉపయోగించగల ఒకే గాజు ముక్కలను అందిస్తుంది. సాంకేతికత యొక్క క్షణిక స్వభావం అనేక సంభావ్య సందర్భాలను అందిస్తుంది, అయినప్పటికీ పదార్థాలను త్వరగా గుర్తించడానికి ఇంకా చాలా శిక్షణ అవసరం, మరియు ఈ శిక్షణ అంత వేగంగా లేదు.

అయితే, వారు విషయాలను మెరుగుపరచడానికి తీవ్రంగా కృషి చేస్తున్నారు మరియు చివరికి వాటిని ముఖ గుర్తింపు వంటి రంగాలలో ఉపయోగించాలనుకుంటున్నారు. "ఈ సాంకేతికత యొక్క నిజమైన శక్తి ఏమిటంటే ఎటువంటి శక్తి వినియోగం లేకుండా మరింత సంక్లిష్టమైన వర్గీకరణ పనులను వెంటనే పరిష్కరించగల సామర్థ్యం" అని వారు వివరిస్తున్నారు. "ఈ పనులు కృత్రిమ మేధస్సును రూపొందించడానికి కీలకమైన అంశం: డ్రైవర్‌లెస్ కార్లకు ట్రాఫిక్ సిగ్నల్‌లను గుర్తించడం నేర్పడం, వినియోగదారు పరికరాల్లో వాయిస్ నియంత్రణను అమలు చేయడం మరియు అనేక ఇతర ఉదాహరణలు."

వారు తమ ప్రతిష్టాత్మక లక్ష్యాలను సాధించారో లేదో కాలమే చెబుతుంది, కానీ ముఖ గుర్తింపుతో, ఇది ఖచ్చితంగా ఆందోళనకరమైన ప్రయాణం.