Камера Tucsen Aries 6510 для фатоннага машыннага навучання

Aries 6510 забяспечвае хуткасць, адчувальнасць і дазвол, неабходныя нам для нашых праектаў машыннага навучання, і цяпер мы інтэгравалі камеру ў наша ўласнае прыкладанне кіравання з дапамогай Python.

- Wai Kit Ng, Sapienza Group, Blackett Labs

Мэты групавога даследавання

Штучны інтэлект развіваецца хутка, але існуючыя сістэмы спажываюць вялікую колькасць энергіі. Каб зрабіць штучны інтэлект больш эфектыўным, лабараторыя Sapienza ў Імперскім каледжы Лондана стварае новы від аптычнага абсталявання, якое апрацоўвае інфармацыю з дапамогай святла замест электрычнасці.

Іх сістэма выкарыстоўвае малюсенькую паўправадніковую сетку з малюнкамі для распазнавання малюнкаў непасрэдна па светлавых узорах. Святло ўзаемадзейнічае складанымі спосабамі ўнутры сеткі, што дазваляе ёй выконваць вылічэнні гэтак жа, як гэта робіць мозг. Гэты падыход можа зрабіць сістэмы штучнага інтэлекту хутчэйшымі і значна больш энергаэфектыўнымі, чым сённяшнія камп'ютэрныя метады, прапаноўваючы новы шлях да ўстойлівых і інтэлектуальных тэхналогій.

Абсталяванне і эксперыменты

Прасторава-малюнкавае асвятленне ад лічбавай мікралюстравай прылады (DMD) праецыруецца на сетку.

У бягучай працы ў якасці вылічальнай падкладкі выкарыстоўваецца літаграфічна сфарміраваная фатонная сетка з фасфіду індыя (InP), якая пераўтварае ўваходныя дадзеныя, закадаваныя ў святле. Прасторава сфарміраванае асвятленне ад лічбавай мікралюстравай прылады (DMD) праецыруецца на сетку, дзе рассейванне, інтэрферэнцыя і нелінейныя лазерныя ўзаемадзеянні выконваюць вылічэнні. Выхаднае святло дыфрагуецца рашоткай і фіксуецца камерай высокага разрознення, ствараючы дадзеныя для аналізу машыннага навучання. Гэты падыход дазваляе праводзіць непасрэдныя аптычныя вылічэнні штучнага інтэлекту на неапрацаваных выявах, адначасова здабываючы складаную структурную інфармацыю з выпраменьванага святла.

Высокая хуткасць, адчувальнасць і раздзяляльная здольнасць маюць важнае значэнне для эфектыўнага захопу багатай аптычнай дынамікі сеткі, і група распрацоўвае ўласны графічны інтэрфейс на аснове Python з выкарыстаннем Tucsen SDK пад назвайПазл.

Выявы адаптаваныя з тых, што прадастаўлены лабараторыяй Sapienza.

Вопыт працы з Тусенам

Раней развіццё нашага даследавання абмяжоўвалася часам, неабходным для збору навучальных дадзеных з розных прылад. Праца зТусенУсё было проста: мы прадэманстравалі некалькі камер, выбралі найлепшую па полі зроку і хуткасці, атрымалі прапанову ў той жа дзень, і камера была дастаўлена своечасова і нават усталявана на месцы. Высокаадчувальны і хуткі счытвальнік Aries 6510 дазваляе хутчэй збіраць дадзеныя без шкоды для ўзроўню сігналу, а яго 16-бітны дынамічны рэжым фіксуе больш дробныя дэталі інтэнсіўнасці, што яшчэ больш паляпшае якасць інфармацыі.

- Wai Kit Ng, Імперскі каледж, Blackett Labs.