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Informática

Se as metalentes já eram imbatíveis, metalentes com IA são ainda melhores

Redação do Site Inovação Tecnológica - 02/12/2024

Se as metalentes já eram imbatíveis, metalentes com IA ficam melhores ainda
Uma metalente, composta por uma matriz de nanoestruturas com ângulos rotacionais arbitrários, captura uma imagem, que é então restaurada para gerar uma imagem de saída que se aproxima muito da qualidade da imagem original.
[Imagem: Seo et al. - 10.1117/1.AP.6.6.066002]

Lentes planas e compactas

As metalentes estão revolucionando inúmeras tecnologias de imagens, não apenas por uma maior eficiência, mas também porque substituem os volumosos aparatos baseados em lentes e espelhos de vidro por materiais ultrafinos, compactos e leves.

Em vez de um vidro curvo, uma metalente é feita com uma camada de silício ultrafina, recoberta por nanoestruturas que interagem e manipulam a luz de forma precisa. Assim como os componentes dos metamateriais são tipicamente chamados de meta-átomos, as nanoestruturas que formam essas lentes planas são conhecidas como nanoantenas. Essas antenas de luz minúsculas são projetadas para captar e refletir a radiação eletromagnética, na faixa da luz visível ou de virtualmente qualquer outro comprimento de onda.

As metalentes têm um potencial tremendo para miniaturizar os sistemas ópticos - seja na captura das imagens, seja em sua apresentação - mas elas têm seus próprios desafios, principalmente quando se trata de capturar imagens coloridas sem distorções.

Para superar esse problema, Joonhyuk Seo e colegas da Universidade de Ciência e Tecnologia de Pohang, na Coreia do Sul, desenvolveram um sistema inovador que praticamente reinventa todo o sistema de captura de imagens.

Metalente com IA

Com tudo fabricado em um equipamento industrial padrão, o novo sistema combina uma metalente com uma estrutura especializada de restauração da imagem feita por software. Ao combinar hardware óptico avançado com inteligência artificial, a equipe obteve imagens coloridas de alta resolução, sem aberrações, tudo isso mantendo o fator de forma compacto que as metalentes prometem.

"Este sistema orientado por aprendizado profundo marca um avanço significativo no campo da óptica, oferecendo um novo caminho para criar sistemas de imagem menores e mais eficientes sem sacrificar a qualidade. A capacidade de produzir em massa metalentes de alto desempenho, combinada com correções alimentadas por IA, nos aproxima de um futuro em que sistemas de imagem compactos, leves e de alta qualidade se tornarão a norma em aplicações comerciais e industriais," disse o professor Junsuk Rho, coordenador da equipe.

Se as metalentes já eram imbatíveis, metalentes com IA ficam melhores ainda
(a) Imagens originais, (b) imagens brutas capturadas pela metalente e (c) imagens reconstruídas pelo programa de IA.
[Imagem: Seo et al. - 10.1117/1.AP.6.6.066002]

Aberração corrigida por IA

Em vez de protótipos feitos em laboratório, a metalente em si é fabricada usando litografia de nanoimpressão, um método escalável e econômico, seguido por deposição de camada atômica, permitindo a produção em larga escala dessas lentes.

A metalente foi projetada para focar a luz de forma eficiente, mas, como a maioria das metalentes, ela sofre de aberração cromática e outras distorções devido à sua interação com a luz de diferentes comprimentos de onda. Para resolver isso, o modelo de aprendizado profundo é treinado para reconhecer e corrigir as distorções de cor e desfoque. Essa abordagem é única porque aprende com um grande conjunto de dados de imagens e aplica essas correções a futuras imagens capturadas pelo sistema.

O sistema produz imagens que rivalizam com as de lentes tradicionais e volumosas, mas em um pacote muito menor e mais eficiente.

Esta inovação tem o potencial para revolucionar uma ampla gama de indústrias, desde eletrônicos de consumo, como celulares e câmeras, até aplicações mais especializadas em realidade virtual e realidade aumentada. Ao resolver os principais problemas das metalentes - aberrações cromáticas e angulares - a tecnologia nos deixa mais próximos da integração dessas lentes planas compactas em dispositivos de imagem do dia a dia.

Bibliografia:

Artigo: Deep-learning-driven end-to-end metalens imaging
Autores: Joonhyuk Seo, Jaegang Jo, Joohoon Kim, Joonho Kang, Chanik Kang, Seong-Won Moon, Eunji Lee, Jehyeong Hong, Junsuk Rho, Haejun Chung
Revista: Advanced Photonics
Vol.: 6, Issue 6, 066002
DOI: 10.1117/1.AP.6.6.066002
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