斯坦福大学设计新型AI摄像头，能更快对图像进行分类

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#111723#现今主动驾驶汽车和航空无人机的图象辨认技巧都依附于人工智能：个别是盘算机教会本人辨认狗、穿过街道的行人或停上去的汽车等物体。成绩是，现在运转人工智能算法的盘算机对于手持医疗装备等将来利用体积太大，并且速率太慢。
据新闻报导，当初斯坦福大学(Stanford University)的研讨职员曾经计划出一款新型人工智能摄像体系，能够更快、更高效地对图象停止分类，而且有朝一日该摄像体系有可能变得十分小，能够嵌入到其余装备中。
担任此研讨的斯坦福大学电气工程助理教学Gordon Wetzstein表现：“刚刚开过你身旁的主动驾驶车辆的行李箱中装备了一台比拟大、运转比拟慢并且能量耗费大的盘算机。” 他表现，将来的利用须要运转速率更快、尺寸更小的盘算机来处置种种图象。Wetzstein和该研讨论文的第一作者兼斯坦福大学的研讨生Julie Chang，通过将两品种型的盘算机合二为一，进一步开展了此技巧，发明了专门用于图象剖析的混杂光电盘算机。

原型摄像头的第一层是光学盘算机，不须要高强度的数字盘算；第二层是传统的数字电子盘算机。光学盘算机层通过物理方式处置图象数据，以多种方式过滤图象数据，不然电子盘算机不得不以数学方式停止图象数据过滤。因为图象数据过滤是在光通过定制光学器件时天然而然产生，因而，该层以零输入功率任务，为混杂体系节俭了大批的时光和能量。
Chang表现：“咱们曾经将人工智能数学盘算外包给了光学体系。”成果是，盘算量增加，内存挪用次数增加，实现全部进程的时光也少很多。就速率和正确度来讲，原型摄像头可与现有的电子盘算处置器相媲美，此类处置器履行雷同的盘算，可节俭大批的盘算本钱。
固然当初的原型摄像头还在试验室阶段，并且很难被以为是小型摄像头，研讨职员表现，该体系有朝一日能够小型化，以顺应手持摄像头或是航空无人机。在摹拟情况和实在天下的试验中，该团队应用该体系在天然图象设置中胜利辨认了飞机、汽车、狗和猫等。
Wetzstein表现：“咱们体系的将来版将在主动驾驶汽车等疾速决议利用中施展感化。”
除了缩小原型，斯坦福大学盘算成像试验室的Wetzstein、Chang以及其余共事现在正在研讨怎样让光学元件停止更多的预处置。终究，更小、更快的技巧能够代替现有行李箱巨细的、辅助汽车、无人机和其余技巧学会辨认四周天下的盘算机。
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