Мини-спектрометры для всех: израильтяне сделали прорыв в оптическом зондировании
Израильские исследователи представили крошечный компонент, основанный на искусственном интеллекте, который может позволить людям проводить с помощью своих устройств различные тесты – от проверки уровня кислорода в крови до определения количества жира в стакане молока.
Оптические сенсорные устройства уже давно незаменимы в медицинских и исследовательских учреждениях, предоставляя важную информацию о свойствах различных материалов путем анализа отражения или прохождения света через них. Однако размер и стоимость традиционных оптических сенсорных устройств ограничивают их доступность.
Группа ученых из Университета Бар-Илан во главе с профессором Дороном Наве разработала компонент размером всего в несколько микрон.
“Оптические сенсорные устройства предоставляют информацию о свойствах материала посредством отражения или прохождения через него света и используются в медицинских и исследовательских целях, но вскоре они могут стать частью нашей повседневной жизни”, – объяснил Наве. “Поскольку размер нового компонента составляет всего несколько микрон, его можно будет интегрировать в смартфоны. Мы можем изучить спектр всего, что захотим, и поделиться информацией в социальных сетях”.
Этот прорыв, по его словам, может позволить людям измерять свойства пищевых продуктов, определять точный цвет объектов, оценивать их химический состав и обмениваться информацией.
“Мы можем узнать, что находится в нашем стакане, какой процент жира в нашем молоке или были ли оливковое масло, мед или сок, которые мы собираемся купить, фальсифицированы ароматическими экстрактами”, – говорят ученые.
В статье в журнале Science поясняется, что израильское устройство основано на “глубоком геометрическом зондировании”. Он заменяет оптические инструменты традиционных датчиков адаптивным датчиком, математическими операциями и алгоритмами, которые могут воспроизводить свойства света.
Одним из ключевых принципов “глубокого геометрического зондирования” является “адаптивный датчик”, его реакция на свет может быть изменена с помощью контролируемых переменных, таких как напряжение, ток, магнитные поля, температура или механическое давление.
Данные получаются посредством обучающих измерений, при которых адаптивный датчик активируется при различных условиях, таких как различные диапазоны спектра, температуры, уровни напряжения и давления, в результате чего образуется четырехмерное пространство данных.
Декодирование информации в спектральные данные осуществляется с помощью алгоритма, имитирующего функционирование нейронной сети.
Наве предполагает, что эту сенсорную технологию можно расширить, включив в нее не только физические характеристики световых лучей, но и расчеты внутри камеры, оснащенной аппаратным обеспечением и алгоритмами, напоминающими сеть нейронов. Эта “нейронная камера” могла анализировать изображения, заполняя недостающие детали, подобно тому, как это делает человеческий мозг.