斯坦福团队开发出真正的AI 相机,已可执行AI计算任务

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斯坦福团队开发出真正的AI 相机,已可执行AI计算任务
麻省理工科技评论 2018年9月2日

2018年9月2日

斯坦福大学一个由硕士生组成的团队制作了一台 AI 智能相机。由于已经将计算放入光学系统中,它不需要外接大型计算机来处理全部数据。
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斯坦福大学一个由硕士生组成的团队制作了一台 AI 智能相机。由于已经将计算放入光学系统中,它不需要外接大型计算机来处理全部数据。

相机是许多智能设备的眼睛,而计算机则是它们的大脑——不过最近斯坦福大学的研究者们正尝试将它们合二为一。

斯坦福大学一个由硕士生组成的团队制作了一台 AI 智能相机。由于已经将计算放入光学系统中,它不需要外接大型计算机来处理全部数据。

目前的物体识别技术,都是使用单独的计算机运行图像处理算法来识别物体。正像斯坦福研究人员所说,目前无人驾驶的汽车需要笨重的计算机来识别车辆前方的行人。这些计算机体积庞大,需要消耗大量的能源,并且通常很慢。

于是这些研究者就想将 AI 直接嵌入到相机中,使得整个系统变得小巧且高效。这个相机由两层组成 : 第一层被叫做光学计算机。当光通过相机时,内置的光学系统会以物理方法预处理数据。光学计算机将过滤无效信息,减少运算量。第二层由传统计算机和图像传感器组成,负责剩余部分的计算。这个 AI 相机背后的原理很复杂,不过性能上却相比于传统无人车或无人机的相机有着重要提升。

由于当光射入相机时已经开始以物理方式处理场景数据,他们的相机(第一层)减少了后续识别运算所需的算力。 论文第一作者硕士生 Julie Chang 说:“我们把一些 AI 的数学运算‘外包’给光学系统。”

指导本项研究的助理教授 Gordon Wetzstein 表示,将部分计算任务分配到光学部分,将减少电子计算机所需运算量,大大提高数据处理速度。他这样形容:“上百万次运算被以光速绕开。”

项目的另一个目标是减少设备体积,目前还未实现——相机仍需要在操作台上放置。不过研究者表示,未来的研究将有助于减小设备体积,最终实现更便携的 AI 相机。研究团队提出了该设备未来的可能应用场景,包括无人车、无人机甚至是手持医疗成像设备。以光速实现的数据处理,对目前依靠相机识别和避障的无人车来说,很有诱惑力。

由于设备的体积过大,这项技术仍需要一些时间走向实际应用。不过这个研究已经向 AI 相机迈进一大步了。研究的内容已在《自然》杂志(Nature)子刊《科学报告》(Scientific Reports)发表。

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