Todos estamos familiarizados con la capacidad de las redes neuronales, como el reconocimiento de escritura a mano. Los fundamentos de esta tecnología han existido durante muchos años, pero solo relativamente recientemente, un salto en el campo de las capacidades de la computadora y el procesamiento paralelo de datos hicieron posible hacer una solución muy práctica de esta tecnología. Sin embargo, esta solución práctica, básicamente, se presentará en la forma de una computadora digital que cambia repetidamente bits, de la misma manera que cuando se ejecuta cualquier otro programa. Pero en el caso de una red neuronal desarrollada por investigadores de las universidades de Wisconsin, MIT y Columbia, las cosas son diferentes. Crearon
un panel de vidrio que no requiere su propia fuente de alimentación, pero al mismo tiempo capaz de reconocer números escritos a mano .
Este vidrio contiene inclusiones ubicadas con precisión, como burbujas de aire, impurezas de grafeno y otros materiales. Cuando la luz golpea el vidrio, surgen patrones de onda complejos, que hacen que la luz se vuelva más intensa en una de las diez áreas. Cada una de estas áreas corresponde a un número. Por ejemplo, a continuación se muestran dos ejemplos que muestran cómo viaja la luz al reconocer el número dos.
Con un conjunto de entrenamiento de 5000 imágenes, la red neuronal puede reconocer correctamente el 79% de 1000 imágenes de entrada. El equipo cree que podrían mejorar el resultado si pudieran sortear las restricciones causadas por el proceso de producción de vidrio. Comenzaron con un diseño de dispositivo muy limitado para obtener un prototipo funcional. Además, planean continuar estudiando varias formas de mejorar la calidad del reconocimiento, mientras tratan de no complicar demasiado la tecnología para que luego pueda usarse en la producción. El equipo también tiene planes para crear una red neuronal tridimensional en vidrio.