Kamera Tucsen Aries 6510 pro fotonické strojové učení

„Aries 6510 poskytuje rychlost, citlivost a rozlišení, které jsme potřebovali pro naše projekty strojového učení, a nyní jsme kameru integrovali do naší vlastní řídicí aplikace pomocí Pythonu.“

- Wai Kit Ng, Sapienza Group, Blackett Labs

Cíle skupinového výzkumu

Umělá inteligence se rychle vyvíjí, ale současné systémy spotřebovávají velké množství energie. Aby byla umělá inteligence efektivnější, vytváří laboratoř Sapienza na Imperial College London nový druh optického hardwaru, který zpracovává informace pomocí světla namísto elektřiny.

Jejich systém využívá drobnou strukturovanou polovodičovou síť k přímému rozpoznávání obrazů ze světelných vzorů. Světlo uvnitř sítě interaguje komplexními způsoby, což jí umožňuje provádět výpočty podobně jako mozek. Tento přístup by mohl systémy umělé inteligence zrychlit a zvýšit jejich energetickou účinnost oproti dnešním počítačovým metodám, což by nabídlo novou cestu k udržitelným a inteligentním technologiím.

Vybavení a experiment

Prostorově vzorované osvětlení z digitálního mikrozrcadlového zařízení (DMD) je promítáno na síť.

Současná práce využívá litograficky strukturovanou fotonickou síť z fosfidu india (InP) jako výpočetní substrát, který transformuje vstupní data kódovaná ve světle. Prostorově strukturované osvětlení z digitálního mikrozrcadlového zařízení (DMD) je promítáno na síť, kde se provádějí výpočty pomocí rozptylu, interference a nelineárních laserových interakcí. Výstupní světlo je difraktováno mřížkou a zachyceno kamerou s vysokým rozlišením, čímž vznikají data pro analýzu strojového učení. Tento přístup umožňuje přímé optické výpočty umělé inteligence na nezpracovaných obrazech a zároveň extrahuje komplexní strukturní informace z emitovaného světla.

Vysoká rychlost, citlivost a rozlišení jsou nezbytné pro efektivní zachycení bohaté optické dynamiky sítě a skupina vyvíjí vlastní grafické uživatelské rozhraní založené na Pythonu s využitím Tucsen SDK s názvemDílek skládačky.

Obrázky jsou upraveny z obrázků poskytnutých laboratoří Sapienza.

Zkušenosti s Tucsenem

„Rozvoj našeho výzkumu byl dříve omezen časem potřebným ke sběru trénovacích dat z různých zařízení. Práce s…“TucsénBylo to jednoduché: předvedli jsme několik kamer, vybrali tu nejlepší z hlediska zorného pole a rychlosti, obdrželi cenovou nabídku v ten samý den a kamera byla dodána včas a dokonce i nainstalována na místě. Vysoce citlivý a rychlý odečet kamery Aries 6510 umožňuje rychlejší sběr dat bez obětování úrovně signálu a její 16bitový dynamický režim zachycuje jemnější detaily intenzity, což dále zlepšuje kvalitu informací.

- Wai Kit Ng, Imperial College, Blackett Labs.