Šiuo metu šiuolaikinės sistemos nepakankamai gerai suvokia ir apdoroja juos supantį pasaulį. Jie
Du Bristolio ir Mančesterio tyrimai parodėkaip galima sujungti suvokimą ir mokymąsi kuriant naujas AI sistemų kameras. Jie įdiegė konvoliucinį neuronų tinklą (CNN) SCAMP-5D regėjimo sistemoje. Ji gali klasifikuoti tai, kas vyksta priešais ją 8200 kadrų per sekundę greičiu.
Konvoliucinis neuroninis tinklas (CNN) kompiuterinės regos sistemoje SCAMP-5D, rankos gestai klasifikuojami 8200 kadrų per sekundę greičiu. Kreditas: Bristolio universitetas
Prisiminkite, kad konvoliucinis neuroninis tinklas yraAI algoritmo tipas. Komandos CNN gali atpažinti vaizdus jų neįrašyti arba nesiųsti į apdorojimo sistemas.
SCAMP-5d techninio matymo sistema. Kreditas: Mančesterio universitetas
Toks požiūris padarys sistemas daug efektyvesnes ir saugesnes, nes nereikia analizuoti vaizdų.
Darbas, kurį padarė architektūraSCAMP, kurį sukūrė Mančesterio universiteto profesorius Peteris Dudekas ir jo komanda. SCAMP yra kameros procesoriaus lustas, kurį mokslininkai apibūdina kaip „Pixel Processor Array“ (PPA). PPA turi kiekviename pikselyje įmontuotą procesorių, kuris gali bendrauti vienas su kitu ir lygiagrečiai apdoroti duomenis. Tai puikiai tinka CNN ir regėjimo algoritmams.
Mokslininkų raida pristatoma Europos kompiuterinio matymo konferencijoje (ECCV).
Skaityti daugiau
Pažiūrėkite, kaip pasirodė mėnulis. Senovės planeta rėžėsi į Žemę
Archeologai Kryme rado senovės laidojimą. Buvo „bilietas“ į pomirtinį pasaulį
Abortas ir mokslas: kas nutiks gimdantiems vaikams