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(noticias nanowerk) Una lente frontal o metaimagen (ver más abajo) desarrollada en la Universidad de Vanderbilt puede potencialmente reemplazar la óptica de imágenes tradicional en aplicaciones de visión artificial, produciendo imágenes a velocidades más altas y con menor consumo de energía.
La nanoestructuración del material de la lente en un filtro de metaimagen reduce la lente óptica normalmente gruesa y permite el procesamiento inicial que codifica la información de manera más eficiente. Los generadores de imágenes están diseñados para funcionar con un backend digital para descargar operaciones informáticas intensivas a ópticas de alta velocidad y bajo consumo. Las imágenes producidas tienen aplicaciones potencialmente amplias en sistemas de seguridad, aplicaciones médicas e industrias gubernamentales y de defensa.
La metaimagen de prueba de concepto del profesor de ingeniería mecánica Jason Valentine, director asociado del Instituto Vanderbilt de Ciencia e Ingeniería a Nanoescala, y sus colegas se describe en un artículo publicado en Nanotecnología de la naturaleza (“Metagenerador de imágenes multicanal para acelerar la visión artificial”).
Los autores señalan que esta arquitectura de un metagenerador de imágenes puede ser muy paralela y cerrar la brecha entre el mundo natural y los sistemas digitales. «Gracias a su tamaño compacto, alta velocidad y bajo consumo de energía, nuestro enfoque podría tener una amplia gama de aplicaciones en inteligencia artificial, seguridad de la información y aplicaciones de visión artificial», dijo Valentine.
El diseño de metaóptica del equipo comenzó con la optimización de una óptica que constaba de dos lentes de metasuperficie utilizadas para codificar la información para una tarea de clasificación de objetos específica. Se crearon dos versiones basadas en redes entrenadas en una base de datos de números escritos a mano y una base de datos de imágenes de ropa, que se utilizan comúnmente para probar varios sistemas de aprendizaje automático. El meta-generador de imágenes logró una precisión del 98,6 % en números escritos a mano y un 88,8 % de precisión en imágenes de ropa.
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