Представьте себе, что искусственный интеллект не только видит и разговаривает. Но и способен физически ощущать мир вокруг себя. Звучит как научная фантастика? А вот и нет. Исследователи из Центра квантовой науки и инженерии (CQSE) при Технологическом институте Стивенса только что совершили настоящий прорыв, научив ИИ «чувствовать» поверхности.

Как это работает

«ИИ уже более-менее освоил зрение благодаря достижениям в компьютерном зрении и распознавании объектов», – объясняет профессор физики Йонг Менг Суа. «Однако до сих пор у него не было человекоподобного чувства осязания, которое могло бы, например, отличить шероховатую газетную бумагу от гладкой глянцевой страницы журнала».

Команда исследователей под руководством Суа, включая директора CQSE Юпина Хуанга и аспирантов Даниэля Тафона и Люка Макэвоя, разработала уникальную квантовую установку. Она объединяет сканирующий лазер, стреляющий фотонами, с новыми алгоритмическими моделями ИИ, обученными распознавать различные поверхности при их сканировании.

«Это настоящий брак ИИ и квантовой физики», – отмечает Тафон.

Система, о которой рассказывается в журнале Applied Optics [Vol. 63, No. 30], использует специально созданный луч света, который посылается короткими импульсами на исследуемую поверхность. Отраженные и рассеянные фотоны возвращаются от целевого объекта, неся с собой спекл-шум – случайный тип помех, возникающих при получении изображений.

Обычно спекл-шум считается помехой для четкой и точной визуализации. Однако команда из Стивенса подошла к проблеме иначе: их система обнаруживает и обрабатывает эти шумовые артефакты с помощью ИИ, специально обученного интерпретировать их характеристики как ценные данные. Это позволяет системе точно определять топографию объекта.

Для тестирования технологии команда использовала 31 вид промышленной наждачной бумаги с поверхностями различной шероховатости – от 1 до 100 микрон (для сравнения: средняя толщина человеческого волоса составляет около 100 микрон). Модулированные лазеры генерировали световые импульсы, направленные на образцы.

Первые тесты показали среднеквадратичную погрешность (RMSE) около 8 микрон. После работы с множеством образцов и усреднения результатов точность значительно улучшилась – до 4 микрон, что сопоставимо с лучшими промышленными профилометрами.

«Интересно, что наша система показала наилучшие результаты при работе с самыми мелкозернистыми поверхностями, такими как алмазная притирочная пленка и оксид алюминия», – отмечает Тафон.

Практическое применение

Потенциальные области применения этой технологии впечатляют. В медицине, например, она может помочь в диагностике рака кожи. Часто врачи путают визуально похожие, но безвредные образования с потенциально смертельными меланомами.

«Крошечные различия в шероховатости родинок, слишком малые для человеческого глаза, но измеримые с помощью нашей квантовой системы, могут помочь в различении этих состояний», – поясняет Хуанг.

В производстве контроль качества компонентов часто зависит от измерения крайне малых расстояний, которые могут означать разницу между идеальной деталью и tiny дефектом, способным впоследствии привести к опасной механической поломке.

«Поскольку технология LiDAR уже широко внедрена в таких устройствах, как автономные автомобили, смартфоны и роботы», – заключает Хуанг, – «наш метод расширяет их возможности, добавляя измерение свойств поверхности на очень малых масштабах».

Это достижение демонстрирует, как квантовые взаимодействия в сочетании с ИИ открывают совершенно новые возможности. «Квантовые взаимодействия предоставляют огромное количество информации, и использование ИИ для её быстрого понимания и обработки – это следующий логический шаг», – подчеркивает Хуанг.