Ученые Самары научили нейросеть мгновенно распознавать невидимые объекты

Ученые Самарского университета им. Королёва разработали и испытали скоростную нейросеть, способную в режиме реального времени анализировать поступающий видеопоток и практически мгновенно распознавать и находить в этом видеопотоке заданные объекты и изображения, даже невидимые для обычных средств наблюдения.

Оптическая нейросеть разработана на основе аналоговой фотонной вычислительной системы, и уже собран демонстрационный образец системы, подтвердивший в ходе экспериментов работоспособность выбранной схемы, рассказали в Самарском университете имени Королева.

Кроме быстродействия и широкого спектрального диапазона, аналоговые оптические вычислительные системы обладают также такими преимуществами, как полная защищенность от электромагнитных помех, малое потребление энергии и возможность параллельной обработки данных.

В 2024 году планируется собрать и испытать экспериментальный образец системы в достаточно компактном корпусе размером с небольшой системный блок компьютера. Точность и надежность распознавания у экспериментального образца должна вырасти за счет подбора компонентов с улучшенными характеристиками. Опытный образец установки, возможно, будет готов в 2025 году.

Увидеть невидимое позволяют гиперспектрометры – устройства, видящие реальность в многоканальном спектральном отображении.

Например, с помощью гиперспектрометров с БПЛА или космического спутника можно эффективно обнаруживать парниковые газы, фиксируя выбросы метана и CO2, а также вести геологоразведку труднодоступных территорий, выявляя из космоса спектральные сигнатуры различных минералов, в том числе тех, что указывают на возможное расположение месторождений нефти и природного газа. Гиперспектрометры более качественно и точно отслеживают возникновение лесных пожаров, следят за состоянием лесов и сельскохозяйственных посевов, помогают вычислять вегетационные индексы и даже выявляют из космоса стресс у растений.