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混合式光電腦可優化影像處理分類 提高自駕車安全性與能耗

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科技產業資訊室 - 王宣智 發表於 2018年8月31日

 
 圖、混合式光電腦可優化影像處理分類
 

美國史丹佛大學設計出一種新型的人工智慧相機系統,能夠更快且高效的分類圖像,可大幅提升目前電腦辨識物體的速度,研究成果已發表於 Scientific Reports。
 
現今的用於自動駕駛汽車、無人機的影像識別技術,需要演算法設計者通過大量的圖片資訊,讓人工智慧學會識別不同物體,如狗、穿過人行道的行人等。若要實現上述目的,目前的硬體架構需要耗費大量的能源且運算裝置體積難以微縮。
 
史丹佛大學開發了一種新型人工智慧相機系統,能夠以快速且節能的方式分類影像。研究者通過結合物理光學的光腦與傳統電腦形成光電腦。光電腦裝置分為兩層,第一層接收影像的原型相機即為一種光腦,通過物理光學的方式過濾影像,預處理影像分類的工作,當反射影像的光線通過特定的光學元件時,光腦將通過物理光學的方法預處理影像分類,因為採用物理原理,因此整個分類的過程能量消耗為零,相較於現今的電腦,將節省許多的時間與能量消耗。第二層則仍保留後續演算有優勢的傳統電腦作為運算層,處理後續的資料分析與決策工作。
 
新的混合式光電腦架構減少了數以百萬計的計算過程,在實測的過程中,新型的裝置在準確性達到與傳統電腦相同的結果,但是運算的消耗的資源更低,且更快速。
 
未來,各式新興的應用,如手持式醫學裝置、物聯網環境檢測等,需要加入新技術元素,以滿足需求。(530字;圖1)
 

 
參考資料:
New AI camera could revolutionize autonomous vehicles. TechXplore,2018/8/17
Hybrid optical-electronic convolutional neural networks with optimized diffractive optics for image classification. Scientific Reports,2018/8/17
出處:TechXplore
時間: 2018/8/17
 

 
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