Исследователи разработали новый способ обнаружения волновых искажений — дефектов, ухудшающих качество оптических изображений. Об этом «Жуковский.Life» рассказали в пресс-службе РАН.
В основе метода лежит прохождение света через пространственный оптический фильтр, который блокирует или пропускает отдельные части светового пучка в зависимости от направления и формы. Это формирует сложное изображение, отражающее искажения волнового фронта. Далее полученное изображение обрабатывает нейронная сеть, что позволяет распознавать типы и степень искажений с точностью 99,7% в реальном времени.
Волновые аберрации возникают из-за турбулентности атмосферы, дефектных оптических элементов и разбалансировки систем вроде телескопов, снижая четкость изображения. Ученые из Самарского университета и Университета ИТМО создали гибридный многоканальный дифракционный оптический элемент, способный преобразовать искаженный волновой фронт в информативную многоканальную картину. Этот элемент базируется на пространственном световом модуляторе, позволяющем управлять фазой светового пучка.
Для анализа изображений ученые применили нейронную сеть Xception, обученную на более чем двух тысячах картинок, добившись минимальной ошибки — всего 0,3%.
Разработанный метод можно применять в астрономии для коррекции атмосферных искажений, в офтальмологии — для диагностики глазных заболеваний, в промышленности — для контроля качества оптики и даже в квантовой метрологии.
Руководитель проекта Павел Хорин отмечает, что уникальное сочетание оптики и машинного обучения уже доказало свою эффективность и в будущем может стать основой малогабаритных датчиков для быстрой и точной оценки волновых искажений в разных сферах.
Квантовые компьютеры раскрыли структуру сложной молекулы человека. Квантовые вычислители существенно ускорили решение сложных задач благодаря возможности выделять важные компоненты матричных вычислений, что значительно сокращает время работы над уравнениями.