Derin öğrenme ve metamalzemeler, bilim insanlarının sesi görünür kılmalarına yardımcı oldu

Görselleştirme, ışık ve ses dalgalarının uzak alanını analiz ederek bir nesneyi tasvir etmenizi sağlar,

Dalga boyu ne kadar kısa olursa, görüntünün çözünürlüğü o kadar yüksek olur.Bununla birlikte, şimdiye kadar, ayrıntı seviyesi söz konusu dalga boyunun boyutuyla sınırlıydı.EPFL'nin Dalga Mühendisliği Laboratuvarı'ndaki araştırmacılar, uzun ve dolayısıyla yanlış bir dalganın (bu durumda bir ses dalgası)Bunu yapmak için, araştırma ekibi metamateryallerin (özel olarak tasarlanmış öğeler) ve yapay zekanın bir kombinasyonunu kullandı.Araştırmaları, özellikle tıbbi görüntüleme ve biyomühendislik alanlarında heyecan verici yeni olanaklar sunuyor.

Ekibin öncü fikri,daha önce oluşturmanın sınırlarını ayıran iki ayrı teknolojiyi birleştirir. Bunlardan biri metamalzeme teknolojisidir: örneğin, dalga boylarına tam olarak odaklanabilen özel olarak oluşturulmuş öğeler. Bununla birlikte, sinyallerin kazara emilmesi nedeniyle etkinliklerini kaybederler ve bu da deşifre edilmelerini zorlaştırır. Diğer bir teknoloji ise yapay zeka veya daha spesifik olarak, eğitim gerektirmesine rağmen en karmaşık bilgileri bile hızlı ve verimli bir şekilde işleyebilen sinir ağlarıdır.

Kırınım sınırını aşmak için (minimumelektromanyetik radyasyona odaklanarak elde edilebilecek nokta boyutunun değeri) araştırma ekibi aşağıdaki deneyi gerçekleştirdi. İlk olarak, her biri görüntüdeki piksellere göre etkinleştirilebilen 64 minyatür hoparlör dizisi oluşturdular. Daha sonra, sıfırdan dokuza kadar sayıların ses görüntülerini hassas uzamsal ayrıntılarla yeniden üretmek için bir kafes kullandılar. Kafes içine girilen numaraların resimleri, yaklaşık 70.000 el yazısı örneğinden oluşan bir veritabanından alınmıştır. Kafesin karşısına, araştırmacılar metamalzemeyi oluşturan 39 Helmholtz rezonatörlü (bir ucunda bir delik olan 10 cm çapında küreler) bir torba yerleştirdiler. Izgaranın ürettiği ses bir metamalzeme tarafından iletildi ve birkaç metre uzakta bulunan dört mikrofon tarafından alındı. Algoritmalar daha sonra orijinal dijital görüntülerin nasıl tanınacağını ve yeniden çizileceğini öğrenmek için mikrofonlar tarafından kaydedilen sesin kodunu çözdü.

Ekip, deneylerinde neredeyse  başarı elde etti.

Tıbbi görüntülemede, çok küçük nesneleri gözlemlemek için uzun dalga boylarının kullanılması büyük bir atılım olabilir.

Uzun dalgalar, doktorların yapabileceği anlamına gelirçok daha düşük frekanslar kullanın, bunun sonucunda akustik görüntüleme teknikleri yoğun kemik dokusunda bile etkili olur. Elektromanyetik dalgalar kullanarak görüntüleme söz konusu olduğunda, uzun dalgalar hastanın sağlığı için daha az tehlikelidir. Uygulamalarda, sinir ağlarını sayıları tanımak veya yeniden üretmek için değil, organik yapıları eğiteceğiz.

Romain Fleury, EPFL Araştırma Grubu Başkanı

Ayrıca okuyun

Hazine avcısı İskoçya'da 3000 yıllık hazine buldu

Perseids Meteor Yağmuru - 2020: Nerede Görülür, Nereye Bakılır ve Nasıl Fotoğraf Çekilir

Evrenin 3D haritasına bakın: 20 yıl boyunca derlendi ve zaten bilim adamlarını şaşırttı