2026/04/18„Az Aries 6510 biztosítja a gépi tanulási projektjeinkhez szükséges sebességet, érzékenységet és felbontást, és most már Python segítségével integráltuk a kamerát a saját vezérlőalkalmazásunkba.”
- Wai Kit Ng, Sapienza Group, Blackett Labs
Csoportkutatási célok
A mesterséges intelligencia gyorsan fejlődik, de a jelenlegi rendszerek nagy mennyiségű energiát fogyasztanak. A mesterséges intelligencia hatékonyságának növelése érdekében az Imperial College London Sapienza Laboratóriuma egy újfajta optikai hardvert fejleszt, amely elektromosság helyett fénnyel dolgozza fel az információkat.
Rendszerük egy apró, mintázott félvezető hálózatot használ a képek közvetlen felismerésére a fényminták alapján. A fény komplex módon kölcsönhatásba lép a hálózaton belül, lehetővé téve számára, hogy az agyhoz hasonlóan számításokat végezzen. Ez a megközelítés gyorsabbá és sokkal energiahatékonyabbá teheti a mesterséges intelligencia rendszereket a mai számítógépes módszereknél, új utat nyitva a fenntartható és intelligens technológiák felé.
Felszerelés és kísérlet
A jelenlegi munka egy litográfiailag mintázott indium-foszfid (InP) fotonikus hálózatot használ számítási szubsztrátként, amely a fényben kódolt bemeneti adatokat alakítja át. Egy digitális mikrotükör eszközből (DMD) származó térben mintázott megvilágítást vetítenek a hálózatra, ahol a szórás, az interferencia és a nemlineáris lézeres kölcsönhatások végzik a számításokat. A kimenő fényt egy rács diffraktálja, és egy nagy felbontású kamera rögzíti, így adatokat állít elő gépi tanulási elemzéshez. Ez a megközelítés lehetővé teszi a közvetlen optikai mesterséges intelligencia számítást nyers képeken, miközben komplex szerkezeti információkat nyer ki a kibocsátott fényből.
A hálózat gazdag optikai dinamikájának hatékony rögzítéséhez elengedhetetlen a nagy sebesség, az érzékenység és a felbontás, és a csoport saját Python-alapú grafikus felhasználói felületet fejleszt a Tucsen SDK, az úgynevezettKirakós darab.
A képek a Sapienza laboratórium által biztosított képekből származnak.
Tapasztalat a Tucsennel
„Kutatásunk fejlesztését korábban korlátozta a különböző eszközökről származó betanítási adatok gyűjtéséhez szükséges idő. Együttműködés…”Tucsen„...egyszerű volt: több kamerát is teszteltünk, kiválasztottuk a látómező és a sebesség szempontjából legjobbat, aznapra kaptunk egy árajánlatot, a kamerát pedig időben leszállítottuk, sőt, a helyszínen telepítettük is. Az Aries 6510 rendkívül érzékeny és gyors kiolvasása gyorsabb adatgyűjtést tesz lehetővé a jelszint feláldozása nélkül, 16 bites dinamikus módja pedig finomabb intenzitású részleteket rögzít, ami tovább javítja az információ minőségét.”
- Wai Kit Ng, Imperial College, Blackett Labs.
Kos 6510
AKos 6510GSENSE6510BSI érzékelővel rendelkezik, amely sCMOS érzékenységet és nagy látómezőt biztosít.
● 95%-os csúcsértékű mennyiségi enyhülés
● 150 képkocka/másodperc
● 0,7 e-olvasási zaj
● 10 millió pixel
● 6,5 mikronos pixelek
● GigE
Közvetlen linkek a termékhez és az árakhoz az Ön régiójában: USA, EU és az Egyesült Királyság
