Buzz
Công nghệ mới sẽ là trợ thủ đắc lực cho machine vision.
Trong vài năm gần đây, công nghệ machine vision đã đạt được nhiều đột phá và trở thành một phần không thể thiếu của các hệ thống tích hợp trí tuệ nhân tạo như robot hoặc xe tự lái.
Thông thường, hình ảnh từ camera sẽ được chuyển thành dữ liệu số và được xử lý bởi thuật toán. Tuy nhiên, quá trình này thường gặp khó khăn với lượng dữ liệu lớn và tốn nhiều năng lượng. Tin vui là có sự phát triển trong lĩnh vực này.
Tại Viện Lượng tử Ánh sáng Vienna, các nhà nghiên cứu đã phát triển một loại mắt nhân tạo mới kết hợp cảm biến ánh sáng và mạng neural trên một chip nhỏ. Chip này có khả năng xử lý hình ảnh với tốc độ nhanh hơn bất kỳ cảm biến hình ảnh nào khác.
Thiết kế công nghệ mới này đã được công bố trên tạp chí Nature, trong đó nhóm nghiên cứu đã tận dụng quá trình xử lý hình ảnh tự nhiên của động vật để tạo ra công nghệ tiên tiến này.
Các nhà khoa học đã tạo ra chip từ một loại hợp chất của vonfram và selen với độ dày chỉ vài nguyên tử và gắn nó vào một mạng neural.
WSe2 mang lại cho con chip những đặc tính điện độc đáo, giúp các nhà khoa học dễ dàng điều chỉnh độ nhạy của các diode. Điều này cho phép mạng neural học cách xác định thông tin hình ảnh bằng cách điều chỉnh độ nhạy của diode cho đến khi đạt được kết quả chính xác.
Nhờ vào cách tiếp cận này, con chip có khả năng nhanh chóng nhận biết các ký tự n, v và z được viết cách điệu.
Cảm biến mới giúp công nghệ machine vision 'nhìn' nhanh hơn và hiệu quả hơn, tuy nhiên, vẫn còn hạn chế về số lượng cảm biến và kích thước hình ảnh chỉ 3x3.
Có những điểm tích cực khiến công nghệ này trở nên đáng gờm hơn, làm cho các nhà nghiên cứu tin rằng mở rộng quy mô hệ thống không quá phức tạp. Ví dụ, con chip có thể thực hiện các tác vụ máy học mà không cần sự can thiệp từ các nhà khoa học, như xác định và mã hóa ký tự.
Khi cho hệ thống trí tuệ nhân tạo tự xử lý hình ảnh để tự học, chúng ta sẽ giảm bớt thời gian giám sát.
