ИИ уже обладает «зрением», теперь у него появилось и «осязание».
Ученые из Центра квантовой науки и инженерии Университета Стивенса сделали значительный шаг в развитии искусственного интеллекта, наделив его способностью различать текстуры поверхностей. Новая технология объединяет квантовую оптику и алгоритмы машинного обучения, позволяя системам ИИ «чувствовать» поверхность с точностью, ранее доступной только специализированным приборам.
«Искусственный интеллект уже приобрел “зрение” благодаря достижениям в компьютерном зрении, но “осязание” оставалось недоступным», — отмечает профессор физики Йонг Менг Суа. Это ограничение удалось преодолеть благодаря уникальной методике, сочетающей фотонный лазер и ИИ.
Технология основана на использовании импульсного лазера, который излучает короткие световые импульсы на поверхность объекта. Возвращающиеся фотоны несут случайные шумы — так называемый спекл-шум. Обычно такие шумы считаются нежелательными, однако ученые разработали ИИ, способный анализировать эти шумы и использовать их для точного измерения рельефа поверхности.
В эксперименте использовались 31 образец наждачной бумаги с различной степенью шероховатости от 1 до 100 микрон (для сравнения: толщина человеческого волоса составляет около 100 микрон). Лазерные импульсы проходили через трансиверы, отражались от поверхности, а затем анализировались моделью ИИ.
Результаты оказались впечатляющими: на первых этапах метод показывал среднюю погрешность около 8 микрон, но после усовершенствования алгоритма точность достигла 4 микрон. Это сравнимо с современными промышленными профилометрами.
«Особенно хорошо система показала себя на тонкозернистых поверхностях, таких как алмазная шлифовальная пленка и оксид алюминия», — отметил соавтор исследования Даниэль Тафон.
Технология открывает широкие перспективы для медицины, промышленности и даже потребительских устройств. В частности, методика может помочь выявлять меланому, различая микроскопические изменения в текстуре родинок, которые не видны невооруженным глазом, но могут быть критическими для диагноза.
Микродефекты деталей могут приводить к поломкам, особенно в таких отраслях, как авиация или автомобильная промышленность. Новый метод может обеспечить беспрецедентную точность контроля на таких производствах. Технология Лидар, которая уже используется в автономных автомобилях и смартфонах, может быть дополнена возможностью измерять текстуру поверхности, что улучшит ее функциональность.
«Квантовые взаимодействия предоставляют огромный объем информации, и использование ИИ для ее обработки — логичный шаг», — говорит руководитель проекта Юпинг Хуан. Ученые продолжают работать над оптимизацией технологии и исследуют ее потенциал в других сферах.
Ученые из Центра квантовой науки и инженерии Университета Стивенса сделали значительный шаг в развитии искусственного интеллекта, наделив его способностью различать текстуры поверхностей. Новая технология объединяет квантовую оптику и алгоритмы машинного обучения, позволяя системам ИИ «чувствовать» поверхность с точностью, ранее доступной только специализированным приборам.
«Искусственный интеллект уже приобрел “зрение” благодаря достижениям в компьютерном зрении, но “осязание” оставалось недоступным», — отмечает профессор физики Йонг Менг Суа. Это ограничение удалось преодолеть благодаря уникальной методике, сочетающей фотонный лазер и ИИ.
Технология основана на использовании импульсного лазера, который излучает короткие световые импульсы на поверхность объекта. Возвращающиеся фотоны несут случайные шумы — так называемый спекл-шум. Обычно такие шумы считаются нежелательными, однако ученые разработали ИИ, способный анализировать эти шумы и использовать их для точного измерения рельефа поверхности.
В эксперименте использовались 31 образец наждачной бумаги с различной степенью шероховатости от 1 до 100 микрон (для сравнения: толщина человеческого волоса составляет около 100 микрон). Лазерные импульсы проходили через трансиверы, отражались от поверхности, а затем анализировались моделью ИИ.
Результаты оказались впечатляющими: на первых этапах метод показывал среднюю погрешность около 8 микрон, но после усовершенствования алгоритма точность достигла 4 микрон. Это сравнимо с современными промышленными профилометрами.
«Особенно хорошо система показала себя на тонкозернистых поверхностях, таких как алмазная шлифовальная пленка и оксид алюминия», — отметил соавтор исследования Даниэль Тафон.
Технология открывает широкие перспективы для медицины, промышленности и даже потребительских устройств. В частности, методика может помочь выявлять меланому, различая микроскопические изменения в текстуре родинок, которые не видны невооруженным глазом, но могут быть критическими для диагноза.
Микродефекты деталей могут приводить к поломкам, особенно в таких отраслях, как авиация или автомобильная промышленность. Новый метод может обеспечить беспрецедентную точность контроля на таких производствах. Технология Лидар, которая уже используется в автономных автомобилях и смартфонах, может быть дополнена возможностью измерять текстуру поверхности, что улучшит ее функциональность.
«Квантовые взаимодействия предоставляют огромный объем информации, и использование ИИ для ее обработки — логичный шаг», — говорит руководитель проекта Юпинг Хуан. Ученые продолжают работать над оптимизацией технологии и исследуют ее потенциал в других сферах.
https://hi-tech.mail.ru/news/117896-uchenye-nauchili-iskusstvennyj-intellekt-chuvstvovat-poverhnosti/