AI odhaluje neviditelné

Malé nedokonalosti sklenice nebo drobné záhyby v kontaktních čočkách mohou být obtížně rozeznatelné, a to i v dobrém osvětlení. Inženýři MIT ale vyvinuli techniku strojového učení, která dokáže odhalit „neviditelné“ prvky a průhledné objekty i na tmavém pozadí.
Klíčem byla neuronová síť, software schopný spojit určité vstupy se specifickými výstupy – v daném případě tmavými, zrnitými obrazy průhledných objektů i objektů samotných. Tým naplnil síť extrémně zrnitými obrazy více než 10 000 průhledných vzorů leptání z integrovaných obvodů, pořízenými za velmi nepříznivých světelných podmínek a při extrémně nízké intenzitě osvětlení – přibližně jedním fotonem na pixel – což je mnohem méně světla, než dokáže kamera zachytit v tmavé, uzavřené místnosti. Poté výzkumníci předložili neuronové síti nový zrnitý obraz, který nebyl obsažen ve výcvikových datech, a zjistili, že dokáže rekonstruovat průhledný objekt skrytý v temnotě.
Výzkumníci nastavili fotoaparát tak, aby pořizoval snímky, které jsou nepatrně rozostřené, což poskytuje důkazy v podobě vln v detekovaném světle, že může být přítomen průhledný objekt. Rozostření ale také vytváří rozmazání, které může komplikovat výpočty neuronové sítě. Aby se vytvořil ostřejší a přesnější obraz, zapojili vědci do neuronové sítě fyzikální zákon, který popisuje, jak světlo vytváří efekt rozmazání, když je fotoaparát rozostřený. Experimenty se opakovaly s dalšími 10 000 obrazy obecnějších a rozmanitých objektů, včetně lidí, míst a zvířat. Neuronová síť s vloženým fyzickým algoritmem byla opět schopna znovu vytvořit obraz transparentního leptání, který byl pořízen ve tmě.
Výsledky ukazují, že neuronové sítě mohou být použity k osvětlení transparentních prvků, jako jsou biologické tkáně a buňky, v obrazech pořízených s velmi malým světlem. „Když zasáhnete biologické buňky světlem, spálíte je, a na snímku nebude nic. Pokud vystavíte pacienty rentgenovým paprskům, zvýší se riziko, že mohou dostat rakovinu. To, co zde děláme, umožňuje získat stejnou kvalitu obrazu, ale s nižší expozicí vůči pacientovi. A v biologii můžete snížit riziko poškození biologických vzorků, když je chcete zkoumat,“ komentoval experiment profesor strojírenství George Barbastathis z výzkumného týmu.

Kamil Pittner

Publikováno: 30. 5. 2019 | Počet zobrazení: 1340 286