Российские исследователи представили нейросеть, которая повысит скорость распознавания изображений, получаемых с космических спутников. Однако используемая в разработке учёных из Самарского университета имени Королёва технология вполне может пригодиться и в решении земных задач. По крайней мере, так считает один из авторов проекта, профессор кафедры технической кибернетики Роман Скиданов.
– Это устройство можно применять в обработке спутниковых данных и с беспилотников. Это может быть военное использование или в системе быстрого распознавания лиц в видеопотоках. Потому что сейчас проблем с распознаванием лиц нет, проблема только в случаях, когда таких распознаваний нужно проводить очень много. То есть когда идёт сплошной видеопоток и там много лиц. В этом случае классические компьютеры не успевают их отработать, – рассказал Metro исследователь.
Он подчёркивает, что инновационность разработки заключается в подходе к созданию обрабатывающей изображения нейросети:
– Основная новость не в том, что это нейросеть, их сейчас много, а в том, что она реализована оптическим методом. Она работает не в компьютере, а в некой оптической системе. Компьютер только считывает результаты. То есть это оптическая нейронная сеть.
Согласно проведённым командой разработки тестам, скорость обработки полученных со спутника данных увеличивается на 90%. Скиданов заверяет, что это достаточно хороший результат для такой технологии.
– Время, которое мы тратим на получение решения, – это время, которое свету нужно пройти от точки ввода до точки вывода, и регистрация получившегося распыления света. Какой-то суперкомпьютер, возможно, и опередит эту систему, но однозначно проиграет ей в энергоэффективности. Потому что потребление энергии этим устройством невелико, несколько десятков ватт, а суперкомпьютер будет потреблять десятки киловатт.
Shutterstock
Система распознавания лиц в действии.
По словам эксперта, использование оптической нейросети также позволяет увеличить объём распознаваемой устройством информации.
– В нулевых компьютеры обогнали оптику именно по отдельным кадрам, они стали их быстрее обрабатывать. А сейчас получается так, что если мы работаем с видеопотоками, то оптика опять обгоняет. В том числе, и в функционале нейронных сетей.
Как полагает учёный, полноценно работающее устройство на основе оптической нейросети команда сможет представить уже в конце 2024 года.