पूर्वोत्तर के शोधकर्ताओं ने एक ऐसा उपकरण बनाया है जो नई कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीकों का उपयोग करके "लाखों रंगों" को पहचान सकता है। "स्वचालन की दुनिया में, आकार और रंग सबसे अधिक उपयोग की जाने वाली वस्तुएं हैं जिनके द्वारा एक मशीन वस्तुओं को पहचान सकती है, "कार कहते हैं।
सफलता दुगनी है। शोधकर्ता द्वि-आयामी सामग्री को इंजीनियर करने में सक्षम थे, जिसके विशेष क्वांटम गुण, जब मशीन में प्रकाश देने के लिए उपयोग की जाने वाली ऑप्टिकल विंडो में निर्मित होते हैं, तो "बहुत उच्च सटीकता" के साथ रंग की एक समृद्ध विविधता को संसाधित कर सकते हैं - क्षेत्र में कुछ चिकित्सकों ने नहीं किया है पहले हासिल कर पाए हैं।
इसके अतिरिक्त, ए-आई अपने मूल स्पेक्ट्रा से शून्य विचलन के साथ 'देखे गए' रंगों को सटीक रूप से पहचानने और पुन: पेश करने में सक्षम है, एआई शोधकर्ताओं की एक टीम द्वारा विकसित मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम के लिए धन्यवाद, सारा ओस्तादबास, एक सहायक द्वारा अभिनीत पूर्वोत्तर में इलेक्ट्रिकल और कंप्यूटर इंजीनियरिंग के प्रोफेसर। यह परियोजना पूर्वोत्तर की क्वांटम सामग्री और संवर्धित अनुभूति प्रयोगशालाओं के बीच अद्वितीय सहयोग का परिणाम है।
मशीनें आमतौर पर पारंपरिक आरजीबी (लाल, हरा, नीला) फिल्टर का उपयोग करके, इसके घटक घटकों में रंग को तोड़कर पहचानती हैं, फिर उस जानकारी का उपयोग अनिवार्य रूप से अनुमान लगाने और मूल रंग को पुन: पेश करने के लिए करती हैं। जब आप किसी रंगीन वस्तु पर एक डिजिटल कैमरा इंगित करते हैं और एक तस्वीर लेते हैं, तो उस वस्तु से प्रकाश डिटेक्टरों के एक सेट के माध्यम से प्रवाहित होता है, जिसके सामने फिल्टर होते हैं जो प्रकाश को उन प्राथमिक आरजीबी रंगों में अलग करते हैं।
आप इन रंग फ़िल्टरों के बारे में फ़नल के रूप में सोच सकते हैं जो दृश्य जानकारी या डेटा को अलग-अलग बॉक्स में चैनल करते हैं, जो तब "प्राकृतिक रंगों के लिए कृत्रिम संख्याएं" असाइन करते हैं, कर कहते हैं।
"तो अगर आप इसे तीन घटकों [लाल, हरा, नीला] में तोड़ रहे हैं, तो कुछ सीमाएं हैं," कर कहते हैं।
फ़िल्टर का उपयोग करने के बजाय, कर और उनकी टीम ने अद्वितीय द्वि-आयामी सामग्री से बने "ट्रांसमिसिव विंडो" का उपयोग किया।
"हम एक मशीन को बहुत अलग तरीके से रंग पहचानने वाले बना रहे हैं," कार कहते हैं। "इसे इसके प्रमुख लाल, हरे और नीले घटकों में तोड़ने के बजाय, जब एक रंगीन प्रकाश दिखाई देता है, कहते हैं, एक डिटेक्टर पर, केवल उन घटकों की तलाश करने के बजाय, हम संपूर्ण वर्णक्रमीय जानकारी का उपयोग कर रहे हैं। और उसके ऊपर, हम कुछ तकनीकों का उपयोग करके उन्हें संशोधित और एन्कोड कर रहे हैं, और उन्हें अलग-अलग तरीकों से संग्रहीत कर रहे हैं। इसलिए यह हमें संख्याओं का एक सेट प्रदान करता है जो हमें मूल रंग को पारंपरिक तरीके से अधिक विशिष्ट रूप से पहचानने में मदद करता है। ”
सार
ब्रॉडबैंड लाइट के विश्लेषण के लिए आवश्यक मूलभूत कदम के रूप में फैलाव को स्वीकार किया जाता है। मानव आंख द्वारा रंग की पहचान, कैमरे द्वारा इसका डिजिटल पुनरुत्पादन, या स्पेक्ट्रोमीटर द्वारा विस्तृत विश्लेषण सभी फैलाव का उपयोग करते हैं; यह रंग पहचान और मशीन दृष्टि का एक अंतर्निहित घटक भी है। यहां, हम एक उपकरण प्रस्तुत करते हैं (जिसे कृत्रिम आंख या, ए-आई कहा जाता है) जो बिना किसी वर्णक्रमीय फैलाव के परीक्षण किए गए रंगों को सटीक रूप से पहचानता है और पुन: पेश करता है। इसके बजाय, ए-आई, एन = 3-12 ट्रांसमिसिव विंडो का उपयोग करता है, जिनमें से प्रत्येक में अद्वितीय वर्णक्रमीय विशेषताएं होती हैं, जो कि 2डी ट्रांज़िशन मेटल डाइक्लोजेनाइड्स के ब्रॉडबैंड ट्रांसमिशन और एक्साइटोनिक पीक-फीचर्स से उत्पन्न होती हैं। इन खिड़कियों से गुजरने वाली (और संशोधित) रंगीन रोशनी और एक ही फोटोडेटेक्टर पर घटना ने अलग-अलग फोटोक्यूरेंट उत्पन्न किए, और इनका उपयोग 1337 "देखे" और 0.55 मिलियन संश्लेषित "अनदेखे" रंगों के लिए एक संदर्भ डेटाबेस (प्रशिक्षण सेट) बनाने के लिए किया गया था। इन खिड़कियों द्वारा संशोधित परीक्षण रंगों पर "देखकर", ए-आई अपने मूल स्पेक्ट्रा से शून्य विचलन वाले "देखे" रंगों को सटीक रूप से पहचान और पुन: पेश कर सकती है और "अनदेखी" रंग केवल ∼1% औसत विचलन के साथ के-एनएन एल्गोरिदम का उपयोग कर सकते हैं। . ए-आई अपने प्रशिक्षण डेटाबेस में किसी भी सही अनुमान को जोड़कर रंग अनुमान में लगातार सुधार कर सकता है। ए-आई की सटीक रंग पहचान इस धारणा को दूर करती है कि रंगों का फैलाव रंग पहचान के लिए एक पूर्वापेक्षा है और कम इंजीनियरिंग जटिलता वाली मशीनों द्वारा अल्ट्रा-विश्वसनीय रंग-पहचान का मार्ग प्रशस्त करता है।
ब्रायन वांग एक फ्यूचरिस्ट थॉट लीडर और एक लोकप्रिय साइंस ब्लॉगर हैं, जिनके प्रति माह 1 मिलियन पाठक हैं। उनके ब्लॉग Nextbigfuture.com को # 1 विज्ञान समाचार ब्लॉग का दर्जा दिया गया है। इसमें अंतरिक्ष, रोबोटिक्स, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मेडिसिन, एंटी-एजिंग बायोटेक्नोलॉजी और नैनो टेक्नोलॉजी सहित कई विघटनकारी तकनीक और रुझान शामिल हैं।
अत्याधुनिक तकनीकों की पहचान करने के लिए जाने जाने वाले, वह वर्तमान में एक स्टार्टअप के सह-संस्थापक हैं और उच्च संभावित प्रारंभिक चरण की कंपनियों के लिए धन उगाहने वाले हैं। वह गहन प्रौद्योगिकी निवेश के लिए आवंटन के लिए अनुसंधान प्रमुख और अंतरिक्ष एन्जिल्स में एक एंजेल निवेशक हैं।
निगमों में एक लगातार वक्ता, वह एक TEDx स्पीकर, एक सिंगुलैरिटी यूनिवर्सिटी स्पीकर और रेडियो और पॉडकास्ट के लिए कई साक्षात्कारों में अतिथि रहे हैं। वह सार्वजनिक रूप से बोलने और सलाह देने के लिए तैयार हैं।
