據(jù)外媒報道，斯坦福大學新研發(fā)了可以更快識別障礙物的人工智能攝像頭，創(chuàng)新運用光學計算機過濾圖像數(shù)據(jù)，能幫助自動駕駛汽車更快速高效地在障礙物間穿行。

圖像識別技術(shù)是自動駕駛汽車和無人機研發(fā)的基礎(chǔ)，這一技術(shù)依賴于人工智能，即由計算機自我學習，識別狗、穿越馬路的行人、停放的車輛等物體。但是由于目前運行人工智能算法的計算機體積太大，速度過慢，無法運用在手持醫(yī)療設(shè)備等未來應(yīng)用中。

據(jù)報道，美國斯坦福大學研究人員已經(jīng)設(shè)計出一款新型人工智能攝像頭，將光學計算機和電子計算機結(jié)合，創(chuàng)造出更快、更高效的圖像處理器。

發(fā)表在《自然科學報告》上的研究成果指出，攝像頭樣機的第一層是光學計算機，不需要進行高能耗的數(shù)字計算，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方法對圖像數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，采用多種途徑過濾圖像數(shù)據(jù)，避免電子計算機運用數(shù)學方式進行過濾。由于物理過濾在光通過特定光學器件時自動進行，因此該層以零輸入功率工作，為混合系統(tǒng)節(jié)省了大量時間和能耗。

斯坦福大學研究生Julie Chang說：“我們成功地將人工智能的部分數(shù)學運算外包給了光學系統(tǒng)。”這種設(shè)計能大大減少計算量和內(nèi)存調(diào)用次數(shù)，且全過程以光速運行，為下一階段數(shù)字計算機層運行創(chuàng)造極大優(yōu)勢。同時原型機在執(zhí)行相同運算時表現(xiàn)出的速度和準確度均能與現(xiàn)有的純電子計算機處理器相媲美，還節(jié)省了大量計算成本。

目前在模擬環(huán)境和現(xiàn)實世界的實驗中，該團隊都成功使用新系統(tǒng)在自然圖像設(shè)置中成功識別飛機、車輛、貓、狗等其他圖像。研究人員表示，該系統(tǒng)日后將實現(xiàn)小型化，以適應(yīng)手持攝像頭和空中無人機的需要。斯坦福大學助理教授Gordon Wetzstein表示，“系統(tǒng)的一些未來版本將在自動駕駛汽車等快速決策應(yīng)用中發(fā)揮很大作用。”