盖世轿车讯 据外媒报导，美国加州大学洛杉矶分校亨利·萨穆埃利工程学院（theUCLA Samueli School of Engineering）研发了一项技能，或许可以生产出无需额定核算机处理就可当即辨认物体的光学设备，并且该项技能终究或许会应用于机器人、无人驾驶轿车以及其他范畴。
（图片来自：UCLA）
UCLA的研讨人员研发了一种光学神经网络，即光束的“迷宫”，由一系列特别规划的半透明圆晶片制成，并且此类圆晶片由塑料或玻璃等不同资料制成，外表粗糙，与磨砂玻璃相似，经过规划，圆晶片的尺度比光的波长还小。当光束在该“迷宫”中穿行时，圆晶片可将光束分向不同方向。
根据光线与圆晶片的互动方法，走出“迷宫”的每一束光线的子带都被精准指向光学阵列结尾屏幕上的特定点。因为该设备可以一起处理多个波长规模的光线，因此能轻松完成这一点。与UCLA工程师此前打造的相似设备不同，此前的设备只能选用单波长的光线。不过，此类设备可以辨认手写数字以及衣物，而手写数字和衣物常常会出现在人工智能体系的测验中。
UCLA研讨人员表明：“此次前进就像从黑白电视过渡到彩色电视。当经过不同波长的光线看色彩时，信息会愈加丰厚。大多数场景自然会包括色彩鲜艳的信息，所以光学神经网络所能看到的波长规模越广，越能处理更多信息。” 工程师们引进该“迷宫”的光束主要由光谱中不同太赫兹波长的光线组成。
UCLA加州纳米体系研讨所副主任Ozcan表明：“该项研讨的方针之一是发明一种可以直观将眼睛和大脑的才能结合起来的技能，而该项新研讨朝这个方向迈进了一步。终究，咱们的体系可以扩展光学核算和光学规划的技能才能，使其逾越人类的才能。”
该网络选用了人工智能技能的分支——深度学习技能规划而成。在深度学习技能中，核算机程序需求“学习”，并屡次重复动作或试验以相应地调整呼应方法。
Ozcan表明：“一般来说，研讨人员选用物理常识和直觉来规划光学迷宫，以共同方法使用和规划光线。现在，深度学习技能让咱们发现了处理难题的新方法，可以在必定程度上协助咱们规划新式光学设备，而此类设备可以供给强壮的处理方案，以处理具有挑战性的问题。”
