Les réseaux neuronaux optiques convolutionnels annoncent une nouvelle ère pour l’imagerie IA

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Les réseaux neuronaux optiques convolutionnels ouvrent la voie à une révolution dans le domaine de l’imagerie assistée par intelligence artificielle. Ces technologies novatrices promettent des avancées significatives dans la compréhension des images et la résolution de problèmes complexes grâce à des approches révolutionnaires.

Les réseaux neuronaux convolutionnels (CNN) ont démontré des capacités exceptionnelles en reconnaissance d’images, et sont désormais bien implantés dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA). Récemment, des chercheurs de l’Université des Sciences et Technologies de Shanghai ont réussi à introduire le concept des CNN dans le domaine de l’optique, aboutissant à la création des réseaux neuronaux optiques convolutionnels (ONN), marquant une avancée révolutionnaire pour la technologie d’imagerie IA.

Un avancement majeur par des chercheurs de Shanghai

Sous la direction des Professeurs Min Gu et Qiming Zhang de l’École des Sciences et Technologies de l’Intelligence Artificielle de l’Université des Sciences et Technologie de Shanghai, une équipe de chercheurs a développé un réseau neuronal optique convolutionnel ultrarapide. Ce système permet une imagerie efficace et claire d’objets situés derrière des milieux diffusants, sans nécessiter l’effet de mémoire optique.

Cette avancée a été documentée dans la revue Science Advances sous le titre “Imagerie de diffusion sans mémoire avec des réseaux neuronaux optiques convolutionnels ultrarapides”.

Défis et solutions dans le domaine optique

Le cœur des CNN, les opérations de convolution, extrait des caractéristiques locales des images et construit des représentations plus complexes et abstraites. Appliquer ces opérations dans le domaine optique pose le défi de conversion des signaux électroniques en signaux optiques. L’équipe de recherche a ingénieusement conçu une solution tout-optique, exécutant les opérations de convolution directement dans le domaine optique, éliminant ainsi le processus encombrant de conversion des signaux.

Construction d’un réseau neuronal optique convolutionnel

La clé de cette recherche réside dans la construction d’un réseau neuronal optique convolutionnel multi-étage, composé de multiples cœurs parallèles capables d’opérer à la vitesse de la lumière. Ces cœurs extraient directement les caractéristiques de la lumière diffusée pour une reconstruction rapide de l’image.

Avantages et applications des réseaux neuronaux optiques convolutionnels

Ce processus améliore non seulement la vitesse d’imagerie, mais aussi la qualité de l’image, rendant possible l’imagerie dans des environnements de diffusion complexes. De plus, la vitesse de calcul des ONN atteint 1,57 péta opérations par seconde (POPS), offrant un support robuste pour l’imagerie dynamique en temps réel.

Une autre particularité notable de cette recherche est la capacité multitâche du réseau neuronal optique convolutionnel. En ajustant simplement la structure du réseau, le même ONN peut effectuer divers tâches de traitement d’image, telles que la classification et la reconstruction, simultanément – une première dans le domaine de l’intelligence artificielle optique.

Prof. Qiming Zhang a souligné que cette combinaison de flexibilité et d’efficacité non seulement met en exergue l’importance des réseaux convolutionnels dans l’intelligence artificielle, mais ouvre aussi de nouvelles voies pour la technologie d’imagerie optique.

Prof. Min Gu a affirmé que, dans un futur proche, les réseaux neuronaux optiques convolutionnels joueront un rôle de plus en plus crucial dans la conduite autonome, la vision robotique et l’imagerie médicale.

Tableau récapitulatif des avantages et applications

AvantagesApplications
Qualité d’image amélioréeConduite autonome
Vitesse de calcul ultra-rapideVision robotique
Capacité multitâcheImagerie médicale
Imagerie en milieu diffusant complexeTraitement d’image en temps réel