200배 새 카메라, 자율 주행차 모든 장애물을 빛의 속도로 분석 ​200x faster: New camera identifies objects at speed of light, can help self-driving cars

 이 시스템은 기존 컴퓨터 하드웨어를 사용하는 신경망보다 200배 이상 빠르게 이미지를 식별하고 분류할 수 있습니다.

이러한 메타 렌즈는 워싱턴 나노제조 연구실에서 제작된 소형 광학 컴퓨팅 칩에 들어맞습니다.

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ADAS & Autonomous Vehicle International

과학자들은 컴퓨터 비전을 위해 설계된 새로운 유형의 컴팩트 카메라를 개발했습니다. 워싱턴 대학교와 프린스턴 대학교의 과학자들이 개발한 이 프로토타입은 컴퓨팅에 광학을 사용하고 전력 소비를 줄입니다. 또한 카메라가 빛의 속도로 물체를 식별할 수 있게 합니다.

이 장치는 또한 컴퓨터 비전 분야에 대한 새로운 접근 방식을 보여줍니다. 컴퓨터 비전은 컴퓨터가 이미지와 비디오 속의 물체를 인식할 수 있게 하는 일종의 인공지능입니다.

50개의 메타렌즈로 구성된 레이어

"이것은 광학 에 대한 완전히 새로운 사고방식으로 , 기존 광학과는 매우 다릅니다. 엔드투엔드 설계로, 광학이 계산 블록과 함께 설계됩니다." UW 전기 및 컴퓨터 공학과 물리학 교수인 아르카 마줌다르 의 말입니다

. "여기서 우리는 카메라 렌즈를 엔지니어링된 광학으로 교체하여 많은 계산을 광학에 넣을 수 있었습니다."

연구자들은 유리나 플라스틱으로 만든 기존 카메라 렌즈를 사용하는 대신 이 카메라의 광학은 50개의 메타 렌즈 층에 의존한다고 밝혔습니다. 메타 렌즈는 빛 을 조작하기 위해 미세한 나노 구조를 사용하는 평평하고 가벼운 광학 구성 요소 입니다. 메타 렌즈는 또한 인간의 뇌를 모델로 한 인공 지능의 한 형태인 컴퓨터 시스템인 광학 신경망으로도 기능합니다.

신경망보다 200배 더 빠름

그들은 이 독특한 접근 방식이 빠르기 때문에 몇 가지 주요 이점이 있다고 주장했습니다. 대부분의 계산이 빛의 속도로 이루어지기 때문에 이 시스템은 기존 컴퓨터 하드웨어를 사용하는 신경망보다 200배 이상 빠르게 이미지를 식별하고 분류할 수 있으며, 정확도도 비슷합니다. 또한 카메라의 광학 장치가 전기가 아닌 들어오는 빛에 의존하여 작동하기 때문에 전력 소비도 줄어듭니다. 프린스턴 대학교의 컴퓨터 과학 조교수인 펠릭스 하이데는

"자율주행 자동차, 자율 주행 트럭 및 기타 로봇 공학에서 의료 기기 및 스마트폰에 이르기까지 이 연구에 대한 적용 범위가 매우 넓습니다. 오늘날 모든 iPhone에는 AI 또는 비전 기술이 들어 있습니다."라고 말했습니다. "이 작업은 아직 매우 초기 단계이지만 이러한 모든 응용 프로그램은 언젠가 우리가 개발하고 있는 것의 이점을 얻을 수 있습니다."

일리아 추구노프(Ilya Chugunov)/프린스턴 대학교

새로운 컴퓨터 비전 시스템

하이데는 이 아이디어가 Arka가 메타 표면에서 개척한 작업 중 일부를 사용하여 전통적으로 전자적으로 수행되는 계산 중 일부를 빛의 속도로 광학으로 가져오는 것이라고 강조했습니다. "그렇게 함으로써 우리는 많은 계산을 광학적으로 수행하는 새로운 컴퓨터 비전 시스템을 만들었습니다."

Science Advances에 발표된 이 연구는 센서에 기록하기 전에 캡처하는 동안 신경망 계산을 수행하는 평면 카메라 광학에 병렬화된 광학 계산을 임베드하여 주요 격차를 메웠습니다.

자율주행차량의 자율 주행과 연관

"저희는 대규모 커널을 활용하고 저차원 재매개변수화를 통해 학습된 공간적으로 변하는 합성 신경망을 제안합니다." 연구원들이 연구에서 말했습니다

. "저희는 각도에 따라 반응하는 나노포토닉 어레이로 카메라 렌즈 내부에 이 네트워크를 인스턴스화합니다. 약 2K 매개변수의 경량 전자 백엔드와 결합된 저희의 재구성 가능한 나노포토닉 신경망은 CIFAR-10에서 72.76%의 정확도를 달성하여 AlexNet(72.64%)을 능가하고 광 신경망을 딥 러닝 시대로 발전시킵니다."

이 연구의 다음 단계에는 추가 반복과 자율 주행 차량의 자율 주행에 더 적합하도록 프로토타입을 진화시키는 것이 포함됩니다. 이는 두 사람 모두 유망하다고 확인한 응용 분야입니다. 연구원의 보도 자료에 따르면, 그들은 또한 컴퓨터 비전에 중요한 기능인 객체 감지(이미지 내에서 특정 객체를 찾는 것)와 같이 더 복잡한 데이터 세트와 더 큰 컴퓨팅 파워가 필요한 문제를 다룰 계획입니다.

200x faster: New camera identifies objects at speed of light, can help self-driving cars

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