Mokslas

AI kamera gali padėti robotinėms transporto priemonėms greičiau aptikti kliūtis

Problema ta, kad kompiuteriai, kuriuose veikia dirbtinio intelekto algoritmai, šiuo metu yra per dideli ir lėti būsimoms programoms, pavyzdžiui, rankiniams medicinos prietaisams.

dirbtinis intelektas, AI, dirbtinio intelekto kamera, AI kamera, robotų transporto priemonės, robotų transporto priemonės, Stanfordo universitetas, vaizdo procesorius, skaitmeninis kompiuteris, BostonasKompiuteriai mokosi atpažinti tokius objektus kaip šuo, gatvę einantis pėsčiasis ar sustojęs automobilis.

Stanfordo mokslininkai sukūrė dirbtinio intelekto kamerą, kuri gali greičiau atpažinti objektus ir gali būti naudojama siekiant padėti autonominėms transporto priemonėms geriau naršyti per kliūtis. Vaizdo atpažinimo technologija, kuria grindžiami autonominiai automobiliai ir bepiločiai orlaiviai, priklauso nuo dirbtinio intelekto: kompiuteriai mokosi atpažinti tokius objektus kaip šuo, gatvę einantis pėsčiasis ar sustojęs automobilis.



Problema ta, kad kompiuteriai, kuriuose veikia dirbtinio intelekto algoritmai, šiuo metu yra per dideli ir lėti būsimoms programoms, pavyzdžiui, rankiniams medicinos prietaisams. Stenfordo universiteto (JAV) mokslininkai sujungė dviejų tipų kompiuterius, kad sukurtų greitesnį ir mažiau energijos sunaudojantį vaizdo procesorių. Pirmasis kameros prototipo sluoksnis yra optinio kompiuterio tipas, kuriam nereikia daug energijos sunaudojančios skaitmeninės kompiuterijos matematikos.

Antrasis sluoksnis yra tradicinis skaitmeninis elektroninis kompiuteris, teigiama žurnale „Nature Scientific Reports“ paskelbtame tyrime. Optinis kompiuterio sluoksnis veikia fiziškai iš anksto apdorodamas vaizdo duomenis, filtruojant juos įvairiais būdais, kuriuos kitu atveju matematiškai turėtų atlikti elektroninis kompiuteris. Kadangi filtravimas vyksta natūraliai, kai šviesa praeina per pasirinktinę optiką, šis sluoksnis veikia su nuline įvesties galia. Tai sutaupo hibridinei sistemai daug laiko ir energijos, kuri kitu atveju būtų sunaudota skaičiavimams.



Dalį dirbtinio intelekto matematikos panaudojome optikoje, sakė Julie Chang, Stanfordo magistrantė.



Rezultatas – žymiai mažiau skaičiavimų, mažiau skambučių į atmintį ir daug mažiau laiko užbaigti procesui. Peržengus šiuos išankstinio apdorojimo etapus, likusi analizė pereina į skaitmeninio kompiuterio sluoksnį su nemenka pradžia.

Milijonai skaičiavimų yra apeinami ir visa tai vyksta šviesos greičiu, sakė Gordonas Wetzsteinas, Stanfordo docentas.

Greitumu ir tikslumu prototipas konkuruoja su esamais tik elektroniniais skaičiavimo procesoriais, kurie yra užprogramuoti atlikti tuos pačius skaičiavimus, tačiau žymiai sutaupo skaičiavimo išlaidas. Tyrėjai teigė, kad vieną dieną jų sistema gali būti miniatiūrizuota, kad tilptų į rankinę vaizdo kamerą arba oro droną. Tiek modeliavimų, tiek realaus pasaulio eksperimentų metu komanda naudojo sistemą, kad sėkmingai atpažintų lėktuvus, automobilius, kates, šunis ir kt. natūraliuose vaizdo nustatymuose.

Kai kurios būsimos mūsų sistemos versijos būtų ypač naudingos greito sprendimų priėmimo programoms, pvz., autonominėms transporto priemonėms, sakė Wetzsteinas.