Это может открыть значительно более тонкую оптику в смартфонах, устройствах виртуальной реальности (VR) и дополненной реальности (AR).
Система, разработанная Пхоханским университетом науки и технологии (POSTECH), использует ультратонкую металинзу диаметром 10 мм, состоящую из крошечных наноструктур, построенных с помощью литографии с нанопечатью и сочетает в себе металинзу со специализированной средой восстановления изображений, основанной на глубоком обучении. Объединив передовое оптическое оборудование с искусственным интеллектом (ИИ), команда добилась получения полноцветных изображений с высоким разрешением, без аберраций, сохраняя при этом компактный форм-фактор. Сама металинза изготавливается с использованием наноимпринтной литографии, масштабируемого и экономически эффективного метода, за которым следует атомно-слоевое осаждение, что позволяет осуществлять крупномасштабное производство этих линз.
Металинза предназначена для эффективной фокусировки света, но, как и большинство линз, страдает от хроматических аберраций и других искажений из-за разной длины волны света. Чтобы решить эту проблему, модель глубокого обучения обучается распознавать и исправлять цветовые искажения и размытие. Этот подход уникален, поскольку ИИ обучается на большом наборе данных изображений и применяет эти поправки к будущим изображениям, полученным системой. Фреймворк восстановления изображений использует состязательное обучение, при котором две нейронные сети обучаются вместе. Одна сеть генерирует скорректированные изображения, а другая оценивает их качество, подталкивая систему к постоянному совершенствованию. Кроме того, передовые методы, такие как позиционное встраивание, помогают модели понять, как искажения изображения изменяются в зависимости от угла обзора. Это приводит к значительному улучшению восстановленных изображений, особенно с точки зрения точности цветопередачи и резкости по всему полю зрения.
«Эта система, основанная на глубоком обучении, знаменует собой значительный прогресс в области оптики, предлагая новый путь к созданию более компактных и эффективных систем визуализации без ущерба для качества», — сказал профессор Джунсук Ро из POSTECH
Возможность массового производства высокоэффективных конструкций в сочетании с коррекцией на основе искусственного интеллекта приближает нас к будущему, в котором компактные, легкие и высококачественные системы визуализации станут нормой как в коммерческих, так и в промышленных приложениях.
