Webhocam

Eskiden yapay zekanın bir alt dalı olmasına rağmen, bugün akademik anlamda kendi ekosistemini yaratan bilgisayar görüşü, otonom araçlardan endüstriyel robotlara kadar birçok uygulama alanının ayrılmaz bir parçası konumunda. Ne var ki, robotik cihazlardaki görüntü tanıma ve işleme süreci, çok fazla bilgi işlem gücüne ihtiyaç duyuyor. 

Bunun en önemli nedeni ise bir görüntünün yararlı olup olmadığına bakılmaksızın direkt olarak işlenmesi. Sınıflandırılmayan büyük miktardaki veri, görüntü tanıma işlevinin yavaşlamasına sebebiyet veriyor. Dolayısıyla, verileri dönüştürmeden veya aktarmadan önce yakalayan ve işleyen bir sensör, görüntüyü minimum güç harcayarak, daha hızlı bir şekilde tanımlayabilir. 

Avusturya'da bulunan Fotonik Enstitüsü'ndeki araştırmacılar, hayvanların gözlerinin, görsel bilgileri beyne aktarmadan önce ön işleme şeklini taklit eden bir yapay zeka çipi tasarladı.  Nature dergisinde yayınlanan araştırmaya göre ekip, çipi sadece birkaç atom kalınlığında, ışık algılayan diyotlarla kazınmış bir tungsten diselenid tabakasından oluşturdu. Daha sonra yapay sinir ağı yaratmak için diyotları birbirlerine bağladılar. 

Yonganın kalbindeki ‘tungsten diselenid’ adındaki malzeme, diyotların ışığa duyarlılığının harici olarak ayarlanabilmesi için benzersiz elektriksel özellikler sağlıyor. Bu, sinir ağının doğru yanıtları verene kadar diyotların hassasiyetini ayarlayabileceği ve görsel verileri sınıflandırmak üzere eğitilebileceği anlamına geliyor. 

İLGİLİ HABER Alibabanın Yeni Yapay Zeka Sistemi, Corona Virüsünü Saniyeler İçinde Tespit Edebiliyor

Görüntü tanıma ve işleme sürecini çok daha hızlı ve verimli hale getirme yolunda heyecan verici bir adım atan araştırmacılar, buna rağmen daha gidilecek çok uzun bir yolun olduğunu söylüyorlar. Ekip şimdi, yapay sinir ağlarını çok daha büyük boyutlara ölçeklendirmek için çalışacak.