Naučnici sa Stanford univerziteta u Kaliforniji, osmislili su novi tip objektiva koji može znatno brže da klasifikuje fotografije, istovremeno je energetski efikasan dok kombinuje dva tipa računara koji su posebno dizajnirani za analizu slika. Ideja je da se radi na njihovom razvijanju do momenta dok ne budu dovoljno mali, da će moći da se ugrade u druge uređaje.
Tehnologija prepoznavanja slike koja se koristi u današnjim autonomnim automobilima, aerodromskim dronovima i robotima koji se koriste u medicini, bazirana je na veštačkoj inteligenciji. Koncipirani su tako, da praktično ”nauče sami sebe” da prepoznaju pešaka na pešačkom prelazu, zaustavljen automobil ili ćelije inficirane tumorom.
Wetzstein i Julie Chang, spojili su dve različite vrste računara u jedan, stvarajući hibridni optički električni kompjuter dizajniran posebno za analizu slike, još i poznatom pod terminom mašinska vizija.
Prvi sloj prototipa kamere može se smatrati optičkim kompjuterom. Za optičke računare nije potrebna intenzivna matematika digitalnog računarstva. Drugi sloj predstavlja tradicionalni, digitalni elektronski računar. Optički računar fizički procesuira podatke sa slike, filtrirajući ih na više različitih načina, koje bi zatim elektronski računar mogao matematički obraditi. Kako se samo filtriranje odvija prirodnim putem, prolaskom svetlosnih zraka kroz prilagođenu optiku, ovaj sloj radi sa nultom ulaznom snagom. Ovo je odličan način za uštedu i smanjenje ukupnih troškova hibridnog sistema poput ovog, kao i vremena i energije, koji bi inače bili potrošeni na matematičke proračune.
Zamislite ceo ovaj koncept kao fotoaparat kojim se uslika više slika istog kadra, a svaka varijacija je provučena kroz drugi filter. Slike se snimaju optički, baš kao i fotografija na filmu. Svaka slika snimljena u tom trenutku bi morala biti matematički obrađena elektronskim računarom.
Zahvaljujući ovoj metodi, dosta koraka se preskače i sve se dešava brzinom svetlosti, izjavio je Wetzstein. On i Julie smatraju da bi njihov sistem bio idealan u radu kod autonomnih vozila, gde je potrebno doneti brzu i preciznu odluku. Tokom simulacija i eksperimenata u stvarnom svetu, tim je koristio svoj sistem da uspešno identifikuje avione, mačke, pse i još mnoge druge objekte i živa bića iz okoline. Nadaju se da će razviti ovaj sistem do savršenstva i da će moći da se primeni i koristi u mnogim sferama tehnologije.
