这种先进的技术，在许多现代智能手机有一天权力面部识别可以接收一个高科技升级的声音-和外观-令人惊讶的技术含量低。 通往未来的窗口不过是一块玻璃。 威斯康星大学麦迪逊分校的工程师已经设计出一种方法，可以制造不需要任何传感器，电路或电源即可识别图像的“智能”玻璃。

“我们正在利用光学凝结的摄像头，传感器和深层神经网络的正常设置成单件薄玻璃，说：” 威斯康星大学麦迪逊分校电气和计算机工程教授 总府 羽。

宇和他的同事 公开细节 的 研究证明他们的概念 今天 在杂志光子学研究。

将人工智能嵌入惰性对象是一个概念，乍看之下似乎是科幻小说所不具备的。但是，这是一项进步，可以为低功耗电子产品开辟新的领域。

穿过“智能”玻璃的光会根据面向玻璃的场景，图像或(在这种情况下)书写编号而以特定的模式弯曲。如果光线与预期的图案匹配，则玻璃会“识别”其所见。图片来源：余宗富

现在，每次您瞥一眼手机以面部ID对其进行解锁时，人工智能都会吞噬大量的计算资源(和电池寿命)。将来，一块玻璃就可以完全不用任何能量就能识别您的脸。

于说：“这与实现机器视觉的典型途径完全不同。”

他设想玻璃块看起来像半透明的正方形。 Ť INY策略性放置的气泡和杂质 Ë内mbedded 玻璃 会弯曲以特定方式不同的图像之间进行区分的光。那就是行动中的人工智能。

为了验证概念，工程师设计了一种方法来制造可识别手写数字的玻璃碎片。从数字图像发出的光进入玻璃的一端，然后聚焦到另一侧的九个特定点之一，每个对应于各个数字。

当手写3更改为8时，玻璃杯具有足够的动态性，可以实时检测。

“我们能够得到这样一个简单的结构，这种复杂的行为事实上是真正的东西，说：” 尔法恩Khoram ，研究生在渝的实验室。

设计玻璃杯以识别数字与机器学习训练过程相似， 不同之处在于工程师“训练”了模拟材料而不是数字代码。具体来说，工程师在玻璃内部的特定位置放置了不同大小和形状的气泡，以及小块吸光材料(例如石墨烯)。

于说：“我们已经习惯了数字计算，但这拓宽了我们的视野。” “光传播的波动力学提供了一种执行模拟人工神经计算的新方法”

这样的优势之一是计算完全是被动的并且是材料固有的，这意味着 一块图像识别玻璃可以被使用数十万次。

于说：“我们有可能将玻璃杯用作生物识别锁，调整后只能识别一个人的脸。” “一旦建成，它将永远持续使用而无需电源或互联网，这意味着即使在数千年后，它也可以为您提供安全的保护。”

此外，它实际上以光速工作，因为玻璃通过扭曲光波来区分不同的图像。

尽管前期培训过程可能很耗时且计算量很大，但玻璃本身易于制造且成本低廉。

将来，研究人员计划确定他们的方法是否适用于更复杂的任务，例如面部识别。

“这个技术掌握真正的力量 在 它能够瞬间处理更复杂的分类任务没有任何能源消耗，”明园，一说 在研究和合作者 在哥伦比亚大学统计学教授。“这些任务是创建人工智能的关键：教无人驾驶汽车识别交通信号，在消费类设备中启用语音控制，以及众多其他示例。”

不同于人类的视觉，这是令人令人难以置信一般在其能力，以辨别 一个 数不清 数 不同的对象，则智能玻璃可以擅长于特定应用-例如，一个片为号码识别，不同的片用于识别字母，另一个用于面， 等等。

“我们一直在思考我们如何为未来的机器提供愿景，并构想应用程序特定的，任务驱动的技术。” 于说。“这几乎改变了我们设计机器视觉的方式。”