Lente plana usa aprendizado de máquina para ver com mais clareza

Redação do Site Inovação Tecnológica - 10/01/2024

Estrutura do meta-imageador, que dispensa os pesados sistemas de lentes e consome pouca energia.
[Imagem: Hanyu Zheng et al. - 10.1038/s41565-023-01557-2]

Metalente

Uma metalente promete substituir os aparatos ópticos de imagem tradicionais em aplicações de visão de máquina, produzindo imagens em maior velocidade e usando menos energia.

As metalentes, também conhecidas como lentes planas, são feitas de metamateriais, materiais artificiais formados por componentes minúsculos, chamados "antenas de luz", que interferem com a luz de um modo que nenhum material natural consegue.

As nanoestruturas traçadas sobre a lente plana transformam o material em um filtro imageador que reduz drasticamente a espessura da lente óptica, permitindo o processamento frontal, codificando as informações com mais eficiência. Esses geradores de imagens também são projetados para funcionar em conjunto com um sistema de suporte digital, para descarregar operações computacionalmente pesadas.

Apesar de seu grande impacto, a tecnologia de visão de máquina atual normalmente necessita de redes neurais digitais rodando em computadores potentes e, por consequência, com alto consumo de energia. Isso tem retardado a adoção da tomada de decisões em tempo real em vários campos onde os recursos computacionais são escassos, como nas aplicações móveis.

Esquema de funcionamento do sistema de visão artificial baseado em meta-imageador.
[Imagem: Hanyu Zheng et al. - 10.1038/s41565-023-01557-2]

Aplicações

Neste protótipo, a equipe começou com otimizando uma óptica composta por duas lentes de metassuperfície, que servem para codificar as informações para uma tarefa específica de classificação de objetos.

A equipe fabricou duas versões da metalente com base em redes treinadas em um banco de dados de números manuscritos e em um banco de dados de imagens de roupas comumente usadas para testar vários sistemas de aprendizado de máquina. O metaimageador alcançou 98,6% de precisão nos números manuscritos e 88,8% de precisão nas imagens de roupas.

Mas as aplicações são muito amplas, com as imagens produzidas tendo aplicações em sistemas de segurança, sistemas de inspeção industrial, veículos autônomos, aplicações médicas e inúmeras outras.

Esta arquitetura de um metaimageador pode ser altamente paralela e preencher a lacuna entre o mundo natural e os sistemas digitais. "Graças à sua compacidade, alta velocidade e baixo consumo de energia, nossa abordagem pode encontrar uma ampla gama de aplicações em inteligência artificial, segurança da informação e aplicações de visão mecânica," disse o professor Jason Valentine, da Universidade Vanderbilt, nos EUA.

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