視覚化では、遠方の光と音波を分析することで物体を描写できます。
チームの先駆的なアイデアは以前はレンダリングの境界を分離していた2つの別々のテクノロジーを組み合わせる。それらの1つはメタマテリアルのテクノロジーです。たとえば、波長を正確に集束できる特別に作成された要素です。ただし、誤って信号を吸収してしまうため、効果が失われ、解読が困難になります。もう1つのテクノロジーは人工知能です。より具体的には、最も複雑な情報でも迅速かつ効率的に処理できるニューラルネットワークですが、これにはトレーニングが必要です。
回折限界を超える（最小電磁放射を集束させることで得られるスポットサイズの値）研究チームは以下の実験を行った。最初に、64個のミニチュアスピーカーのアレイを作成しました。各スピーカーは、画像のピクセルに応じてアクティブ化できます。次に、格子を使用して、0から9までの数字のサウンドイメージを正確な空間の詳細で再現しました。格子に入力された数字の写真は、約70,000の手書きの例のデータベースから取られました。格子の反対側に、研究者たちは、メタマテリアルを形成する39個のヘルムホルツ共振器（一端に穴のある直径10cmの球）が入ったバッグを置きました。グレーティングによって生成された音はメタマテリアルによって送信され、数メートル離れた場所にある4つのマイクによって拾われました。次に、アルゴリズムがマイクによって録音されたサウンドをデコードして、元のデジタル画像を認識して再描画する方法を学習します。
チームは実験でほぼ 90% の成功を収めました。
医療画像では、非常に小さな物体を観察するために長波長を使用することは、大きな進歩となる可能性があります。
長い波は医者ができることを意味しますはるかに低い周波数を使用するため、高密度の骨組織でも音響イメージング技術が効果的です。電磁波を使用したイメージングに関しては、長い波は患者の健康への害が少ないです。アプリケーションでは、数値を認識または再現するようにニューラルネットワークをトレーニングするのではなく、有機的な構造をトレーニングします。
EPFL 研究グループ長、ロマン・フルーリー氏
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