如何使用 Arduino 和 Raspberry Pi 将光纤神经网络变成墙面艺术

好莱坞对人工智能 (AI) 做了许多宏大的承诺：它将如何摧毁我们，它将如何拯救我们，以及它将如何给我们递黄油。一个不太令人难忘的承诺是它看起来会有多酷。

在复仇者联盟 2：奥创纪元中，有一个关于惊人的人工智能可视化的精彩例子，当托尼·斯塔克的 AI 管家贾维斯与奥创互动时，我们看到了一个有机的漂浮光网络，它在变形和脉动。我想制作一些类似的东西来填补我家公寓墙壁上的空白（以改进通常的宜家艺术品）。显然，我无法创造出像贾维斯那样惊人的漂浮光球；但是，我可以使用一种机器学习算法，它看起来很有趣，具有古怪的数据可视化：神经网络！它采用了生物学启发元素，旨在复制（我们认为的）人脑的工作方式。

机器学习中的神经网络受到大脑中生物神经元的启发。网络中的每个节点都连接到网络中的其他节点。当信号流经它时，节点之间的连接会改变信号，直到它到达网络的末端。连接调整信号的具体方式是在算法的训练阶段学习的。

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我着手用光重现神经网络。对于节点，我在 3D 打印机上用半透明塑料打印了自定义形状。对于节点之间的连接，我使用了所谓的侧发光光纤，这是一种普通的光纤管，它沿着管的长度发光（它看起来非常科幻）。

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光源是 RGB LED 灯条，经过费力的切割、焊接和胶合到每个节点中。（每个节点大约需要 30 分钟才能安装电子元件。）

告诉 LED 灯做什么的组件是一个 Arduino 开发板，而告诉它做什么的是一个小的 Raspberry Pi Zero，这使得整个东西可以通过 WiFi 连接。

现在，它是如何工作的？光网络是一个高级的 WiFi 灯。真正的人工智能在连接到同一 WiFi 网络的笔记本电脑上运行。我编写了一小段方便的代码，它可以插入到我的标准神经网络编程环境中，当我在训练我的算法时，它会将连接值（绿色 = 高值，红色 = 低值，蓝色 = 接近于零）实时发送到光网络。然后我就可以看到我的神经网络在学习。

^{瞧！人工智能学习的物理光可视化！Zack Akil，GPLv3。}

它现在将快乐地生活在我的墙上，作为人工智能的照明象征！

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此图显示了神经网络试图复制的数据模式。仅基于 X 和 Y 值（图表中的特征 1 和特征 2），神经网络将尝试输出正确的分类（图表中的颜色）。下面是另一个动画，显示了光网络学习及其对数据的预测。正如你所看到的，数据点的颜色会不断演变，直到它们与原始数据非常匹配。这就是学习！

^{光网络学习及其对数据的实时预测，Zack Akil，GPLv3。}

如果您想了解更多信息，包括获取所有详细的技术信息并访问代码和更多图像，请访问我在 GitHub 上的 rgb-neural-net 存储库。

这最初发表在 Medium 上，并经许可转载。