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AI相機(jī):雙層光電混合計(jì)算機(jī)

DPVg_AI_era ? 來源:未知 ? 作者:李倩 ? 2018-08-22 08:17 ? 次閱讀

斯坦福研究人員研究出一套小型AI成像系統(tǒng)。成像精度和速度均達(dá)到電子計(jì)算處理器水平,它采用雙層光學(xué)-電子混合計(jì)算技術(shù),在低光照條件下具備更強(qiáng)的成像能力,每個(gè)立體像素上的光電子密度最高可達(dá)幾十個(gè),同時(shí)節(jié)約了大量本該用于計(jì)算的時(shí)間和成本。

如今,自動駕駛汽車和無人駕駛飛機(jī)背后的圖像識別技術(shù)依賴于人工智能:計(jì)算機(jī)本質(zhì)上學(xué)會了自己識別物體,比如識別狗、過馬路的行人或停車的汽車。主要問題是,目前運(yùn)行人工智能算法的計(jì)算機(jī)對于手持醫(yī)療設(shè)備等未來應(yīng)用來說顯得過于龐大和緩慢。

現(xiàn)在,斯坦福大學(xué)的研究人員已經(jīng)設(shè)計(jì)出一種新型的AI相機(jī)系統(tǒng),它可以更快、更高效地對圖像進(jìn)行分類,有朝一日,這種系統(tǒng)可以小到足以嵌入設(shè)備本身,這在今天是不可能實(shí)現(xiàn)的。這項(xiàng)研究發(fā)表在8月17日的Nature Scientific Reports上。

“自動駕駛汽車的后備箱里有一臺體積相對較大、速度相對較慢、能耗較高的電腦。”該研究負(fù)責(zé)人、斯坦福大學(xué)電氣工程助理教授Gordon Wetzstein表示,未來的應(yīng)用程序?qū)⑿枰臁⒏〉脑O(shè)備來處理圖像流。

AI相機(jī):雙層光電混合計(jì)算機(jī)

現(xiàn)在,Wetzstein和論文第一作者、研究生Julie Chang朝著這一技術(shù)邁出了一步,他們將兩種類型的計(jì)算機(jī)結(jié)合在一起,創(chuàng)造了一種專為圖像分析設(shè)計(jì)的光電混合計(jì)算機(jī)。

原型相機(jī)的第一層是一種光學(xué)計(jì)算機(jī),它不需要數(shù)字計(jì)算的高功耗數(shù)學(xué)運(yùn)算。第二層是傳統(tǒng)的數(shù)字電子計(jì)算機(jī)。

光學(xué)計(jì)算機(jī)層通過物理預(yù)處理圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行操作,以多種方式對其進(jìn)行過濾,否則電子計(jì)算機(jī)就必須用數(shù)學(xué)方法對其進(jìn)行過濾。由于過濾是在光線穿過自定義光學(xué)時(shí)自然發(fā)生的,所以這一層的輸入功率為零。這為混合系統(tǒng)節(jié)省了大量的本該用于計(jì)算的時(shí)間和能量。

“我們已經(jīng)把人工智能的一些數(shù)學(xué)知識拓展到了光學(xué)領(lǐng)域。”Chang說。

這樣做的結(jié)果是更少的計(jì)算、更少的內(nèi)存調(diào)用和更少的時(shí)間來完成這個(gè)過程。在跳過了這些預(yù)處理步驟之后,剩下的分析將以相當(dāng)大的優(yōu)勢進(jìn)入數(shù)字計(jì)算機(jī)層。“數(shù)百萬次計(jì)算都是在光速下進(jìn)行的。”

成像精度和速度堪比電子計(jì)算機(jī)處理器

在速度和精度方面,這款原型機(jī)與現(xiàn)有的電子計(jì)算機(jī)處理器相媲美。

雖然他們目前的原型機(jī)還處在實(shí)驗(yàn)臺上,不會被歸類為小型設(shè)備,但研究人員說,他們的系統(tǒng)有一天會被小型化,以適合手持?jǐn)z像機(jī)或無人機(jī)

模擬和真實(shí)世界的實(shí)驗(yàn)中,研究小組使用該系統(tǒng)成功地識別了飛機(jī)、汽車、貓、狗等自然圖像。

Wetzstein說:“我們系統(tǒng)的某些未來版本在自動駕駛汽車等快速決策應(yīng)用中尤其有用。”

除了縮小原型尺寸之外,Wetzstein, Chang和他們在斯坦福計(jì)算機(jī)成像實(shí)驗(yàn)室的同事們現(xiàn)在正在尋找方法使光學(xué)元件做更多的預(yù)處理。最終,他們要用更小、更快的技術(shù)將取代現(xiàn)在在自動駕駛汽車、無人機(jī)和其他識別周圍世界的設(shè)備上使用的計(jì)算機(jī)。

相關(guān)原理及論文

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在各種計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用中表現(xiàn)出色,但其高性能也伴隨著高昂的計(jì)算成本。盡管人們可以通過算法和專用硬件來提高效率,但由于能源預(yù)算緊張,在嵌入式系統(tǒng)中部署卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仍然很困難。

我們在本文中探索一種互補(bǔ)策略,在電子計(jì)算之前加上一層光學(xué)計(jì)算,以提高圖像分類任務(wù)的性能,同時(shí)增加最小的電子計(jì)算成本或處理時(shí)間。我們提出了一種基于優(yōu)化衍射光學(xué)元件的光學(xué)卷積層設(shè)計(jì),并在兩個(gè)模擬測試中驗(yàn)證了我們的設(shè)計(jì):經(jīng)過訓(xùn)練的光學(xué)相關(guān)器,以及光電雙層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。我們在仿真模型和光學(xué)原型中證明,我們的光學(xué)系統(tǒng)的分類精度可以與類似的電子計(jì)算方案相媲美,同時(shí)大大節(jié)省了計(jì)算成本。

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原文標(biāo)題:顛覆自動駕駛的AI相機(jī)來了!光速執(zhí)行深度學(xué)習(xí)

文章出處:【微信號:AI_era,微信公眾號:新智元】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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