人工智慧與超材料結合:突破衍射極限,實現聲波高解析度成像!

2020-11-25 騰訊網

通過將特製材料和人工智慧神經網絡相結合，洛桑聯邦理工學院科學家，現在已經證明並實現聲波可以用於高解析度成像。成像技術能讓我們通過對物體發射或輻射的光波和聲波進行遠場分析來描繪物體。波形越短，圖像的解析度就越高。然而，到目前為止，細節水平受到所討論波長大小的限制。洛桑聯邦理工學院科學家已經成功地證明，聲波可以得出比其波長小30倍的細節。

為了實現這一點，研究人員使用了超材料（特別是工程元素）和人工智慧的結合，其研究成果發表在《物理評論X》期刊上，正在創造令人興奮的新可能性，特別是在醫學成像和生物工程領域。該研究團隊的突破性想法是將兩項獨立的技術結合在一起，這兩項技術之前已經突破了成像的界限。其中之一是超材料：例如，可以精確聚焦波長的特製元件。

這就是說，眾所周知，它們會因為隨意吸收信號而失去效力，而這種方式使得它們很難破譯。另一種是人工智慧，更具體地說是神經網絡，它可以快速有效地處理即使是最複雜的信息，儘管涉及到一個學習曲線。為了超過物理學中已知的衍射極限，由羅曼·弗勒裡(Romain Fleury)領導的研究小組進行了以下實驗：首先創建了一個由64個微型揚聲器組成的晶格，每個揚聲器可以根據圖像中的像素激活。

然後使用晶格以極其精確的空間細節再現了從0到9的數字的聲音圖像；輸入到網格中的數字圖像是從大約7萬個手寫樣本的資料庫中提取。在格子的對面放置了一個袋子，裡面裝著39個亥姆霍茲諧振器(10釐米的球體，一端有一個洞)，形成了一種超材料。晶格產生的聲音由超材料傳輸，並被放置在幾米外的四個麥克風捕獲。然後，算法對麥克風錄製的聲音進行解密，以學習如何識別和重新繪製原始數字圖像。

有利的缺點

實驗獲得了近90%的成功率，通過生成解析度僅為幾釐米的圖像（-使用長度約為一米的聲波）遠遠超過了衍射極限。此外，超材料吸收信號的傾向一直被認為是一大缺點，但當涉及神經網絡時，這被證明是一種優勢，研究發現，當有大量吸收時，它們的工作效果更好。在醫學成像領域，利用長波觀察非常小的物體可能是一個重大突破。

長波意味著醫生可以使用低得多的頻率，聲成像方法即使在緻密骨組織中也是有效的。當談到使用電磁波的成像時，長波對患者健康的危害較小。對於這些類型的應用，研究不會訓練神經網絡識別或複製數字，而是訓練神經網絡識別或複製有機結構。

博科園｜研究/來自：洛桑聯邦理工學院

參考期刊《物理評論X》

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