Камера Tucsen Aries 6510 для фотонного машинного обучения

«Камера Aries 6510 обеспечивает скорость, чувствительность и разрешение, необходимые нам для наших проектов в области машинного обучения, и теперь мы интегрировали камеру в наше собственное приложение управления с использованием Python».

- Вай Кит Нг, Sapienza Group, Blackett Labs

Цели группового исследования

Искусственный интеллект развивается стремительно, но существующие системы потребляют большое количество энергии. Для повышения эффективности ИИ лаборатория Sapienza в Имперском колледже Лондона разрабатывает новый тип оптического оборудования, которое обрабатывает информацию с помощью света, а не электричества.

Их система использует крошечную структурированную полупроводниковую сеть для распознавания изображений непосредственно по световым узорам. Свет взаимодействует сложным образом внутри сети, позволяя ей выполнять вычисления, подобно тому, как это делает мозг. Такой подход может сделать системы искусственного интеллекта быстрее и гораздо более энергоэффективными, чем современные компьютерные методы, открывая новый путь к устойчивым и интеллектуальным технологиям.

Оборудование и эксперимент

Пространственно-направленное освещение от цифрового микрозеркального устройства (DMD) проецируется на сеть.

В данной работе в качестве вычислительной подложки используется фотонная сеть из фосфида индия (InP), сформированная литографическим методом, которая преобразует входные данные, закодированные в свете. Пространственно структурированное освещение от цифрового микрозеркального устройства (DMD) проецируется на сеть, где рассеяние, интерференция и нелинейное лазерное взаимодействие выполняют вычисления. Выходной свет дифрагирует на решетке и захватывается камерой высокого разрешения, создавая данные для анализа в рамках машинного обучения. Такой подход позволяет осуществлять прямые оптические вычисления в области искусственного интеллекта на необработанных изображениях, одновременно извлекая сложную структурную информацию из излучаемого света.

Высокая скорость, чувствительность и разрешение необходимы для эффективного захвата богатой оптической динамики сети, и группа разрабатывает собственный графический интерфейс пользователя на основе Python с использованием SDK Tucsen под названием...Кусочек пазла.

Изображения адаптированы из материалов, предоставленных лабораторией Сапиенца.

Опыт работы в Тусене

«Ранее развитие наших исследований было ограничено временем, необходимым для сбора обучающих данных с различных устройств. Работая с…»ТусенВсе прошло просто: мы протестировали несколько камер, выбрали лучшую по углу обзора и скорости, получили предложение в тот же день, и камера была доставлена вовремя и даже установлена на объекте. Высокая чувствительность и быстрое считывание данных Aries 6510 позволяют быстрее собирать данные без потери уровня сигнала, а 16-битный динамический режим позволяет захватывать более мелкие детали интенсивности, что еще больше повышает качество информации.

- Вай Кит Нг, Имперский колледж, лаборатории Блэкетт.