在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的許多創(chuàng)新中，計(jì)算機(jī)和軟件在成功的項(xiàng)目中發(fā)揮了巨大的作用。然而糜罢，加州大學(xué)洛杉磯分校的一個(gè)工程師團(tuán)隊(duì)創(chuàng)造了一個(gè)物理人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而不僅僅是一種新型的軟件榄缸。與許多其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣蛹吱，3D打印設(shè)備的運(yùn)作方式與人腦的運(yùn)作方式類似。然而涌疲，這個(gè)特殊的設(shè)備以令人印象深刻的速度運(yùn)行和編目物體——光的速度本身晨每。

該設(shè)備與其他與識別軟件結(jié)合使用的技術(shù)類似。自動取款機(jī)掃描并“讀取”手寫的支票九昵，每當(dāng)你用反向引擎搜索圖像時(shí)所脉，谷歌就會掃描它的數(shù)據(jù)庫。然而育韩，這些數(shù)據(jù)庫中有許多依賴于硬件克蚂，以兩步捕獲對象的映像。首先筋讨，設(shè)備上的攝像頭必須“看到”物體埃叭，其次，設(shè)備將圖像處理成數(shù)據(jù)悉罕，以確定它是什么赤屋。

加州大學(xué)洛杉磯分校的這一特殊創(chuàng)新通過結(jié)合識別系統(tǒng)的兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)元素加快了這一過程。它使用了研究人員所稱的“衍射深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”蛮粮，利用反射在物體上的光來識別物體益缎，其速度比一臺標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算機(jī)記錄物體的速度要快。3D打印設(shè)備沒有使用先進(jìn)的計(jì)算機(jī)程序然想。它甚至不需要電力來運(yùn)行，因?yàn)樗蕾囉诠獾难苌洹?/p>

Ozcan和研究小組的研究結(jié)果可以在《科學(xué)》雜志的網(wǎng)站上找到欣范。Ozcan解釋說:“這種光學(xué)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)裝置是基于大腦處理信息的方式而設(shè)計(jì)的变泄。”“它可以擴(kuò)大規(guī)模恼琼，使新的相機(jī)設(shè)計(jì)和獨(dú)特的光學(xué)元件能夠被動地在醫(yī)療技術(shù)怔哮、機(jī)器人技術(shù)、安全或任何圖像和視頻數(shù)據(jù)至關(guān)重要的應(yīng)用中發(fā)揮作用翼抡〖ζ眩”

該團(tuán)隊(duì)使用計(jì)算機(jī)模擬設(shè)計(jì)作為構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的框架。然后响奋，他們使用3D打印機(jī)制造出復(fù)雜束咙、薄、8厘米的聚合物晶圓救眯。這些在人眼看來相當(dāng)均勻的晶圓片有其不均勻的表面览止，這些表面從物體的不同方向發(fā)出衍射光邢垮。這些層允許亞毫米波長的光穿過它們，每一層都刻有成千上萬的人造神經(jīng)元的像素校增。

這些晶片和它們的像素創(chuàng)建了一個(gè)“光學(xué)網(wǎng)絡(luò)”黔攀，幫助識別一個(gè)物體。它起作用是因?yàn)槲矬w發(fā)出的光大部分是衍射到一個(gè)像素上并被分配到那個(gè)物體上茁只。

“從直覺上看膛胜，這就像一個(gè)由玻璃和鏡子組成的非常復(fù)雜的迷宮，”O(jiān)zcan說哥纫∶蛊欤“光線進(jìn)入一個(gè)衍射網(wǎng)絡(luò)，在迷宮中反彈磺箕，直到它離開奖慌。”這個(gè)系統(tǒng)決定了物體是什么松靡，這是由大部分光最終離開的地方?jīng)Q定的简僧。

雖然這個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)看起來很昂貴，但由于使用了3D打印技術(shù)雕欺，它遠(yuǎn)沒有那么昂貴岛马。所有的部件都可以由一臺幾百塊的3D打印機(jī)完成。

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