Дорогие читатели, Нашему шестнадцатилетнему, волонтёрскому и некоммерческому проекту для создания новой, современной версии N-N-N.ru, очень нужно посоветоваться касательно платформы нашего сайта – SYMFONY & DRUPAL 8. Платформа не простая, но обещаем – мы не займём много времени, просто нужна консультационная поддержка квалифицированного разраба. Если вы можете помочь, то связаться с нами можно на страницах Facebook.com здесь и здесь.

Нейросеть глубокого обучения восстанавливает голограммы

Подлинный ренессанс испытанный технологиями глубокого обучения и многоуровневых нейросетей в это десятилетие обернулся прорывом сразу в нескольких направлениях, в том числе в распознавании речи и переводе в реальном времени и контекстном анализе изображений/видео.

Одним из новых и неожиданных приложений быстро прогрессирующего искусственного интеллекта стало использование его в качестве альтернативы аналитическим расчётам. В целом ряде случаев находить ответы тренированной нейросетью оказывается быстрее и выгоднее, чем рассчитывать их по формулам.

Мы недавно уже писали об успешных опытах 3D-реконструкции лица по одному фотоснимку с помощью ИИ, теперь же исследователи из Калифорнийского университета (UCLA) продемонстрировали, что нейросеть можно обучить восстанавливать утерянную при записи фазовую информацию и строить голографические изображения микроскопических объектов.

В статье для журнала Light: Science & Applications они показали, что такой подход не только значительно ускоряет создание изображения по одиночной голограмме, но и улучшает его качество, а кроме того сокращает нужное количество измерений.

После тренировки нейронная сеть научилось извлекать пространственные особенности истинного изображения объекта и отделять их от нежелательных световых помех и связанных с этим артефактов. Как указывают авторы, особенно примечательно, что восстановление голограммы на основе глубокого обучения достигалось без какого-либо моделирования взаимодействия света и материи или решения волнового уравнения.

Разработанная в UCLA методология открывает море возможностей использования глубокого обучения для проектирования принципиально новых систем когерентной визуализации в различных областях электромагнитного спектра – от видимого света до рентгеновских лучей.

Пожалуйста, оцените статью:
Ваша оценка: None Средняя: 5 (3 votes)
Источник(и):

ko.com.ua