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「スマート」ガラスを用いた画像認識技術——電源も電子回路も不要

「スマート」ガラスを通過する光線が、後方面(右端)で光エネルギー集中スポットパターンを生成し、ディープラーニングにより手書き数字の識別が可能になる。 IMAGE COURTESY ZONGFU YU

ウィスコンシン大学の研究チームが、電源や電子回路、センサーなどを必要としない「スマート」なガラスを用いた画像認識技術を考案した。サブ波長サイズの気泡や異相が多数配置されたガラス材料において、画像から発射された光が反射や回折、吸収を繰り返した後、ガラス後方面で一定の光エネルギー集中スポットを生じることを利用し、ディープラーニングを通じて画像認識を実現するというもので、研究成果は、2019年7月8日発行の『Photonics Research』誌8月号に掲載されている。

顔認識をはじめとして、人工知能ニューラルネットワークによる画像認識は、様々な分野で開発されている。画像認識におけるひとつの問題は、強力なコンピュータと電力が必要だということで、スマートフォンでさえ顔認識IDでロック解除する度に、バッテリーを多量に消費して寿命を短くしているという。

電気コンピュータ工学科のZongfu Yu教授が指導する研究チームは、ガラス材料中を通過する光によるニューラルコンピューティングに注目し、低消費エネルギーであり光速レベルの高速処理として、画像認識に活用しようと試みた。「カメラ、センサー、ディープラーニングという画像認識技術の組み合わせを、1枚の薄いガラスに凝縮した」と、Yu教授。具体的には、半透明な薄い平面ガラスの内部に、サブ波長サイズの気泡やグラフェン等の異相を、意図的に多数配置する。画像からの発射光がガラスに入射すると、反射や回折、吸収を繰り返した後、ガラス後方面で一定の光エネルギー集中スポットのパターンが生じる。最初の画像と最終の光エネルギー集中スポットパターンの関係を、機械学習を通じて様々な画像を識別することができるようになる。

概念立証のため、手書きの1桁の数字を識別できるガラス板を作成した。数字の画像から発射する光線が、ガラスの一端から入射した後、反射や回折、吸収を繰り返し、後方面において光エネルギー集中スポットパターンを形成する。繰り返し学習の効果によって、そのスポットパターンに対して、個々の数字を対応させることにより、手書きの数字をリアルタイムで検出できるようになった。初期の学習プロセスは、時間がかかりコンピューティングに負担がかかるが、ガラスそのものは簡単に安価に作成できる。また、作成されたガラス材料は、電力やインターネットを必要とせず、いつまでも動作する。光波のみを利用しているので、正確に光速レベルで動作する。

「この技術は、例えば、数字認識用、文字認識用、顔認識用など、個別の特定アプリケーションごとの展開に適している。さらに、自動運転車における交通信号の認識、コンシューマデバイスにおける音声認識など、多数の応用が考えられる」と、Yu教授は期待する。

fabcross for エンジニアより転載)

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