Cоюз искусственного интеллекта и квантовых технологий

Ученые совершили прорыв в области сенсорных технологий, наделив искусственный интеллект (ИИ) способностью «ощупывать» поверхности с беспрецедентной точностью. Это открытие существенно расширяет возможности применения ИИ в различных областях, от промышленного контроля качества до медицинской диагностики и робототехники. Ключевым моментом является интеграция квантовой оптики и передовых алгоритмов машинного обучения.

Вместо традиционных методов измерения шероховатости поверхности, например, с помощью контактных профилометров, ученые из Технологического института Стивенса использовали уникальный подход, основанный на анализе спекл-шума – интерференционной картины, возникающей при рассеянии когерентного света на шероховатой поверхности. Этот шум, обычно рассматриваемый как помеха, в данном случае стал источником ценной информации о топографии объекта. Подробности открытия изложены в статье для журнала Applied Optics.

Принцип работы системы

Система работает следующим образом: сканирующий лазер, излучающий серию коротких пикосекундных импульсов (в одной секунде 1 триллион пикосекунд), направляется на исследуемую поверхность. Пикосекундные импульсы, в отличие от более длинных импульсов, позволяют получить более точное временное разрешение, что критически важно для анализа рассеянного света. После отражения от поверхности, фотоны регистрируются высокочувствительными фотоприемниками. Обработка полученных данных происходит с использованием специально разработанной нейронной сети. Эта сеть, обученная на обширном наборе данных, полученных с различных поверхностей, учит распознавать тонкие различия в спекл-паттернах, которые напрямую коррелируют с микрорельефом поверхности.

Экспериментальные результаты

В эксперименте использовалось 31 разновидность промышленной наждачной бумаги с различной зернистостью (шероховатостью), варьирующейся от 1 до 100 микрометров. Выбор наждачной бумаги обусловлен её хорошо известными и легко контролируемыми характеристиками шероховатости, что позволяет обеспечить точную калибровку и валидацию системы. Наждачная бумага – это лишь пример; метод пригоден для анализа гораздо более широкого спектра материалов, включая металлы, полимеры, биологические ткани и т.д. Ученые успешно измерили шероховатость поверхности с впечатляющей точностью. На начальном этапе средняя погрешность измерений составляла около 8 микрометров. Однако, после обучения нейронной сети на большем количестве образцов, погрешность удалось сократить до 4 микрометров. Это сравнимо с толщиной нескольких бактериальных клеток, что демонстрирует высокую чувствительность метода.

Перспективы развития

Дальнейшее развитие этого метода может включать использование более сложных квантовых источников света, таких как запутанные фотоны, что позволит улучшить точность измерений и расширить диапазон измеряемых параметров.