Учёные создали камеру, распознающую объекты без электричества

Учёные из Принстонского университета и Университета Вашингтона представили камеру для компьютерного зрения, использующую свет вместо электричества. Технология, основанная на метаповерхностях, обещает совершить революцию в системах искусственного интеллекта, позволяя мгновенно распознавать объекты при минимальном потреблении энергии.

Исследование началось с изучения метаповерхностей — ультратонких материалов с наноструктурами, способными манипулировать светом без традиционных линз. Вместо привычных стеклянных или пластиковых элементов команда применила 50 слоев мета-линз, что позволило переложить значительную часть вычислительной нагрузки на саму оптику. Миниатюрные линзы выступают в роли оптической нейросети, выполняя обработку изображений со скоростью, в 200 раз превосходящей традиционные методы.

(Принстонский Университет)

Одним из ключевых открытий стало осознание, что для эффективной работы камеры вовсе не обязательно воссоздавать точную картину окружающего мира. Вместо этого мета-линзы фильтруют оптические данные, выделяя значимые черты, такие как границы объектов, различие светлых и тёмных участков, а также элементы, недоступные человеческому глазу. Таким образом, компьютер получает уже предварительно обработанную информацию, позволяющую быстрее выполнять задачи классификации.

Разработанный учёными метод позволяет выполнять сверхбыстрые вычисления с минимальным энергопотреблением. В отличие от традиционных нейросетей, требующих множества математических операций, система проводит анализ изображения непосредственно в момент прохождения света через метаповерхности. Это позволяет обрабатывать изображение целиком, без необходимости применять многочисленные фильтры для отдельных пикселей.

Подобный принцип работы напоминает зрение некоторых животных, например, креветок-богомолов или каракатиц, чьи глаза способны анализировать поляризацию света, что невозможно для обычной оптики. Исследователи считают, что сочетание аппаратных и вычислительных процессов, как в природе, может привести к появлению более эффективных систем компьютерного зрения.

(Принстонский Университет)

На данный момент технология находится на стадии прототипа и успешно применяется для одной конкретной задачи. Однако её потенциал охватывает широкий спектр применений, включая автономные системы, медицинскую диагностику и устройства дополненной реальности.