威斯康星大學麥迪遜分校電氣和計算機工程系余宗福教授領導的團隊，使用光學系統將相機、傳感器和深度神經網絡的正常設置壓縮成一塊薄玻璃。在概念驗證研究中，這種智能玻璃可區分出手寫的單位數字，其動態性還足以實時檢測到手寫的3被改寫為8。

智能玻璃的工作原理是，將不同大小和形狀的氣泡，以及石墨烯等小塊吸光材料嵌入玻璃的特定位置。當手寫數字反射的光波穿過玻璃時，它們以特定的方式被氣泡和雜質彎曲，該彎曲過程將光聚焦到玻璃另一側的10個特定點之一，具體取決于所呈現的數量。10個點分別對應數字0到9。余宗福將之描述為一把鑰匙開一把鎖。即使用不同的樣式書寫，玻璃也可以聚焦光以檢測正確的數字。

設計玻璃以識別數字，類似于機器學習的訓練過程，只不過訓練的對象是模擬材料而不是數字代碼。如果光沒有通過玻璃聚焦在正確的點，研究團隊會稍微調整雜質的大小和位置。經過數千次迭代，玻璃“學會”將光線彎曲到正確的位置。余宗福說，這些雜質基本上就像“人工神經元”。

余宗福指出，光傳播的波動力學為模擬人工神經計算提供了新的方法。其優點是，計算是完全被動的，且為材料所固有，這意味著可識別圖像的智能玻璃可使用數十萬次。

目前，人們使用面部識別解鎖手機時，人工智能都會占用大量的計算資源并消耗電力。未來，智能玻璃有可能被用作一種“生物識別鎖”，一塊玻璃只識別一個人的臉，從而大大提高手機的安全性。這種小巧、廉價的一次性智能產品，將能在能源、帶寬和資金資源極其緊張的情況下運行。

不過，智能玻璃是否具有實用性仍有待深入研究，主要是因為智能玻璃尚缺乏在計算機處理器上運行、可用于多種不同任務的靈活性。