新的AI相機可以徹底改變自動駕駛汽車

作為當今自動駕駛汽車和航空無人機的基礎(chǔ)的圖像識別技術(shù)依賴于人工智能：計算機基本上教自己識別像狗一樣的物體，穿過街道的行人或停下的汽車。問題在于運行人工智能算法的計算機目前對于手持醫(yī)療設(shè)備等未來應(yīng)用來說太大而且速度慢。

現(xiàn)在，斯坦福大學的研究人員已經(jīng)設(shè)計出一種新型的人工智能相機系統(tǒng)，可以更快，更高效地對圖像進行分類，并且有朝一日可以將其構(gòu)建得足夠小，以便嵌入到設(shè)備中，這是目前無法實現(xiàn)的。這項工作發(fā)表在8月17日的“ 自然科學報告”上。

“你剛剛通過的那輛自動駕駛汽車的行李箱中有一臺相對較大，速度相對較慢，能量密集的計算機，”斯坦福大學電氣工程助理教授戈登韋茨坦說。他說，未來的應(yīng)用將需要更快，更小的東西來處理圖像流。

通過計算消耗

Wetzstein和Julie Chang，研究生和論文的第一作者，通過將兩種類型的計算機結(jié)合在一起，向該技術(shù)邁出了一步，創(chuàng)建了專門用于圖像分析的混合光電計算機。

原型相機的第一層是一種光學計算機，它不需要數(shù)字計算的高功耗數(shù)學。第二層是傳統(tǒng)的數(shù)字電子計算機。

光學計算機層通過物理預(yù)處理圖像數(shù)據(jù)進行操作，以多種方式對其進行過濾，否則電子計算機必須以數(shù)學方式進行。由于當光通過定制光學器件時濾波自然發(fā)生，因此該層以零輸入功率工作。這為混合系統(tǒng)節(jié)省了大量的時間和精力，否則這些時間和能量將被計算消耗。

“我們已將人工智能的一些數(shù)學外包到光學系統(tǒng)中，”Chang說。

結(jié)果是計算量減少，內(nèi)存調(diào)用次數(shù)減少，完成過程的時間也少得多。在超越這些預(yù)處理步驟之后，剩下的分析進入了數(shù)字計算機層，并且具有相當大的優(yōu)勢。

“數(shù)以百萬計的計算被規(guī)避，這一切都以光速發(fā)生，”韋茨坦說。

快速決策

在速度和準確性方面，原型可與現(xiàn)有的僅電子計算處理器相媲美，這些處理器被編程為執(zhí)行相同的計算，但具有大量的計算成本節(jié)省。

雖然他們目前的原型安排在實驗室工作臺上很難被歸類為小型，但研究人員表示，他們的系統(tǒng)有朝一日可以小型化，以適應(yīng)手持攝像機或空中無人機。

在模擬和現(xiàn)實世界的實驗中，該團隊使用該系統(tǒng)在自然圖像設(shè)置中成功識別飛機，汽車，貓，狗等。

“我們系統(tǒng)的未來版本在快速決策應(yīng)用中尤其有用，例如自動駕駛汽車，”Wetzstein說。

除了縮小原型外，斯坦福計算成像實驗室的Wetzstein，Chang及其同事正在研究如何使光學元件進行更多的預(yù)處理。最終，他們更小，更快的技術(shù)可以取代現(xiàn)在幫助汽車，無人機和其他技術(shù)學會識別周圍世界的行李箱大小的計算機。