環(huán)球網(wǎng) 2018-09-07 09:46:40
據(jù)外媒報道,斯坦福大學(xué)新研發(fā)了可以更快識別障礙物的人工智能攝像頭,創(chuàng)新運(yùn)用光學(xué)計算機(jī)過濾圖像數(shù)據(jù),能幫助自動駕駛汽車更快速高效地在障礙物間穿行。
圖像識別技術(shù)是自動駕駛汽車和無人機(jī)研發(fā)的基礎(chǔ),這一技術(shù)依賴于人工智能,即由計算機(jī)自我學(xué)習(xí),識別狗、穿越馬路的行人、停放的車輛等物體。但是由于目前運(yùn)行人工智能算法的計算機(jī)體積太大,速度過慢,無法運(yùn)用在手持醫(yī)療設(shè)備等未來應(yīng)用中。
據(jù)報道,美國斯坦福大學(xué)研究人員已經(jīng)設(shè)計出一款新型人工智能攝像頭,將光學(xué)計算機(jī)和電子計算機(jī)結(jié)合,創(chuàng)造出更快、更高效的圖像處理器。
發(fā)表在《自然科學(xué)報告》上的研究成果指出,攝像頭樣機(jī)的第一層是光學(xué)計算機(jī),不需要進(jìn)行高能耗的數(shù)字計算,第二層是傳統(tǒng)的數(shù)字電子計算機(jī)。光學(xué)計算機(jī)層通過物理方法對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,采用多種途徑過濾圖像數(shù)據(jù),避免電子計算機(jī)運(yùn)用數(shù)學(xué)方式進(jìn)行過濾。由于物理過濾在光通過特定光學(xué)器件時自動進(jìn)行,因此該層以零輸入功率工作,為混合系統(tǒng)節(jié)省了大量時間和能耗。
斯坦福大學(xué)研究生Julie Chang說:“我們成功地將人工智能的部分?jǐn)?shù)學(xué)運(yùn)算外包給了光學(xué)系統(tǒng)。”這種設(shè)計能大大減少計算量和內(nèi)存調(diào)用次數(shù),且全過程以光速運(yùn)行,為下一階段數(shù)字計算機(jī)層運(yùn)行創(chuàng)造極大優(yōu)勢。同時原型機(jī)在執(zhí)行相同運(yùn)算時表現(xiàn)出的速度和準(zhǔn)確度均能與現(xiàn)有的純電子計算機(jī)處理器相媲美,還節(jié)省了大量計算成本。
目前在模擬環(huán)境和現(xiàn)實(shí)世界的實(shí)驗(yàn)中,該團(tuán)隊(duì)都成功使用新系統(tǒng)在自然圖像設(shè)置中成功識別飛機(jī)、車輛、貓、狗等其他圖像。研究人員表示,該系統(tǒng)日后將實(shí)現(xiàn)小型化,以適應(yīng)手持?jǐn)z像頭和空中無人機(jī)的需要。斯坦福大學(xué)助理教授Gordon Wetzstein表示,“系統(tǒng)的一些未來版本將在自動駕駛汽車等快速決策應(yīng)用中發(fā)揮很大作用。”
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