新型智能玻璃为机器视觉研究提供新的模拟途径

[据光电子网站2019年7月10日报道] 美国威斯康星大学麦迪逊分校电气和计算机工程系Zongfu Yu教授带领的团队开发出了一种新型智能玻璃。不需传感器、不用接通线路或外部电源、亦不需连接互联网，这种智能玻璃就可以利用光学反射的原理识别图像。这块小小的玻璃囊括了图像识别技术所需的所有零部件。有朝一日，智能手机或将利用这种技术实现面部识别功能。智能玻璃通过弯曲反射的光波来区分不同的图像。

这种智能玻璃可充当一种纳米光子媒介，采用与人工神经计算类似的方式进行非线性模式映射。智能玻璃会将复杂信息在波阵面（光线射进玻璃时形成）进行编码，在光波穿透时转换波阵面，执行图像识别等计算任务。

执行计算任务的是夹杂了很多类似气泡与杂质物（后面简称“杂质”）的基质材料，这些“杂质”可从玻璃的正反面散射光线，区分图像。通过一种类似数字人工神经网络(ANN)线性矩阵乘法的方式，智能玻璃可将散射的光线与射入光线相混合。“杂质”的形态和位置与数字ANN的重量参数类似。在输出端中，光能会集中于一些非常明确的位置，这种现象通常可称为物体在图像中的同一性。该团队的研究人员认为，这种智能玻璃可为机器学习技术提供一种新的模拟途径。

智能玻璃的内部材料本身就具备计算功能，因而这种玻璃经久耐用、不易损坏。Zongfu Yu 教授表示：“这种智能玻璃或可研制成一种生物识别锁，一块玻璃就只能识别一张人脸。若是研发成功，这个生物识别锁就可以反复使用，没有次数限制。”

为了验证这种猜想是否可行，研究人员研发了可识别手写数字的玻璃碎片。带有数字的图像照进玻璃的一侧，形成了一束光，玻璃的另一侧有九个点，每个点分别对应不同的数字，这束光会聚集在其中的一点。这块智能玻璃反应灵敏，在光线图像由手写数字“3”变为手写数字“8”时，它可立马辨别，正确调整光线的射入点。研究人员表示，测试智能玻璃识别手写数字的方法类似于机器学习，不同之处就在于智能玻璃用的是模拟材料，而机器学习用的是数字代码。

Zongfu Yu 教授表示：“我们早已习惯了数字计算，智能玻璃的研发拓宽了我们的视野，光传播的波动力学为模拟人工神经计算提供了一个新的研究途径。

未来，该团队的研究人员想要验证这种方法在执行面部识别等复杂任务时是否可行。人类视觉对外界感知十分灵敏，可同时识别大量不同的物体。而智能玻璃就略逊一筹了，只能在特定应用中“大展身手”。一块智能玻璃就只能拥有一种功能，要么识别数字，要么识别字母，要么识别人脸。

哥伦比亚大学教授Ming Yuan也是此次研究项目的合伙人，他表示“这项技术真正厉害的地方就在于能够即时处理操作更为复杂的分类任务，而不消耗任何能源。这些任务都是研发人工智能的关键，比如：让无人驾驶汽车识别交通信号灯、用户语音控制自己的设备等等。”

也许在前期的技能学习上会耗费大量的时间，还要投入很多的精力去计算有关数据，但制造这种玻璃的工序简单、成本低廉。

Zongfu Yu 教授还表示：“一直以来，我们都绞尽脑汁，希望能在机器学习技术上有所突破，想要研发出特定功能的应用与任务驱动型技术，智能玻璃的出现几乎改变机器视觉设计上的方方面面。”

此项研究发表于美国光学学会出版的《光子学研究》杂志。