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　　威斯康星大學麥迪遜分校的一個團隊開發了一種新型的智能玻璃，它利用光學反射來識別圖像，而無需傳感器、電路、互聯網連接或外部電源。圖像識別所需的一切都被濃縮成一塊玻璃。該技術有一天可以用于將面部識別嵌入智能手機中。玻璃通過使入射光波失真來區分不同的圖像。

　　研究員Zongfu Yu（左），Ang Chen（中）和Efram Khoram（右）開發了一種智能玻璃的概念，該智能玻璃無需外部電源或電路即可識別圖像。

　　該玻璃用作納米光子介質，可以以與人工神經計算相當的方式執行非線性模式映射。復雜信息被編碼在輸入光的波前。當光波進入玻璃杯時，玻璃杯會轉換波前以執行諸如圖像識別之類的計算任務。

　　計算是由一種主體材料進行的，主體材料中有許多夾雜物，這些雜質以氣泡和雜質的形式出現在玻璃中。這些夾雜物在向前和向后的方向上散射光以區分圖像。散射以一種可以與數字人工神經網絡（ANN）中的線性矩陣乘法相比的方式混合輸入光。夾雜物的位置和形狀可以與數字人工神經網絡中的重量參數進行比較。在輸出端，光能集中在定義明確的位置，例如可以解釋為圖像中對象的身份。研究人員認為，他們的智能眼鏡可以為機器學習開辟一種新的模擬方法。

　　智能玻璃執行的計算是材料固有的，因此可以無限期地使用一塊玻璃。于宗福教授說：“我們有可能將玻璃杯用作生物識別鎖，調整后只能識別一個人的臉。”

　　“一旦建造，它將永遠持續下去。”

　　為了證明概念，研究人員制造了可以識別手寫數字的玻璃碎片。從玻璃杯一端進入的數字圖像發出的光；然后將其聚焦在玻璃另一側的九個斑點之一上。每個點對應一個不同的數字。當手寫的“3”更改為“8”時，智能玻璃具有足夠的動態性，可以實時檢測。研究人員說，訓練玻璃杯識別數字的方法與機器學習類似，只是對模擬材料而不是數字代碼進行了訓練。

　　智能玻璃通過彎曲光線以識別不同的數字來模仿人工智能。由宗宗Yu提供。

　　于說：“我們已經習慣了數字計算，但這拓寬了我們的視野。”

　　“光傳播的波動力學提供了一種執行模擬人工神經計算的新方法。”

　　將來，研究人員計劃確定他們的方法是否適用于復雜的任務，例如面部識別。與人類的視覺可以一次識別大量不同的物體不同，智能玻璃可以在特定的應用中表現出色-例如，一塊用于數字識別，另一塊用于識別字母，另一塊用于面部。

　　哥倫比亞大學教授兼這項研究的合作者Ming Yuan說：“這項技術的真正力量在于能夠立即處理更復雜的分類任務，而不會消耗任何能量。”

　　“這些任務是創建人工智能的關鍵——教無人駕駛汽車識別交通信號，在消費類設備中實現語音控制，以及眾多其他示例。”

　　盡管前期培訓過程可能很耗時且計算量很大，但是玻璃本身易于制造且價格便宜。

　　于說：“我們一直在思考我們如何為未來的機器提供愿景，并構想特定于應用程序，任務驅動的技術。”

　　“這幾乎改變了我們設計機器視覺的方式。”