独自の 2D マテリアルと機械学習を使用して、CV は人間のように何百万もの色を「見る」ことができます。

人間の目は何百万もの色を見ることができますが、今では人工知能もそれを認識できるようになりました。

最近、ノースイースタン大学の学際的研究チームは、新しい人工知能技術を使用して、何百万もの色を認識できる新しいデバイス A-Eye を構築しました。さらに前進し、自動運転車、農産物の選別、遠隔衛星画像処理などのさまざまな技術で広く使用されるようになるでしょう。

研究論文は Materials Today に掲載されました。

論文アドレス: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii /S1369702122002255

この研究の責任著者であり、ノースイースタン大学物理学の准教授であるスワスティック・カー氏は、「自動化が普及するにつれ、機械の能力はますます高まっています」と述べた。

研究では、特別な量子特性を持つ 2D マテリアルを設計しました。A の光学窓に光を埋め込むことにより、 -アイマシンは、豊富な色をこれまでにない精度で「非常に高い処理」を実現します。

さらに、A-Eye は、元のスペクトルからの偏差がゼロで、「見た」色を正確に識別して再現できます。これは、ノースイースタン大学の電気・コンピューター工学助教授サラ・オスタダバス氏率いる AI 研究チームが開発した機械学習アルゴリズムのおかげで可能になりました。

研究全体の主な技術は、遷移金属ダイカルコゲナイドと呼ばれる材料クラスの量子的および光学的特性に焦点を当てています。このユニークな材料は、特にセンシングにおいて無限の可能性を秘めていると考えられていますおよびエネルギー貯蔵アプリケーション。

研究概要

色を識別する場合、マシンは通常、従来の RGB (赤、緑、青) フィルターを使用して色を構成要素に分解し、それを使用します。この情報は基本的に光の三原色を推測して再現します。デジタル カメラを色のある物体に向けて写真を撮ると、物体からの光は、その前に光を生の RGB カラーに分離するフィルターを備えた一連の検出器を通過します。

Kar 氏は、「カラー フィルターは、視覚情報やデータを別のボックスに送信する漏斗と考えることができます。その後、それらの漏斗が自然な色に人工的な数値を割り当てます。」色を 3 つの要素 (赤、緑、青) に分解するだけでは、いくつかの制限があります。

ただし、Kar 氏と彼のチームは、カラー フィルターを使用する代わりに、独自の 2D マテリアルで作られた「透過ウィンドウ」を使用しました。

Kar 氏は、A-Eye として知られるマシンに、まったく異なる方法で色を認識させるようにしていると述べています。色付きの光が検出器に当たると、それを主な赤、緑、青の成分に分解したり、単にそれらの成分を探したりするのではなく、研究者らは情報のスペクトル全体を使用しました。

最も重要なのは、研究者らが技術を使用してこれらの成分を変更およびエンコードし、さまざまな方法で保存したことです。そこで、彼らには一連の番号が与えられ、従来とはまったく異なる方法で原色を識別することができました。

下の図の左上は A-Eye の構築に使用された 2D マテリアルを示し、右上は A-Eye のワークフローを示し、図の下部はカラーを示していますテストカラーとA-Eyeの推定値の比較。

別の著者であるサラ・オスタダバス氏は、光がこれらの透過窓を通過すると、A-Eye が色をデータに処理すると述べました。また、組み込みの機械学習モデルは、A-Eye によって分析された対応する色をより適切に識別するためのパターンを探します。

同時に、A-Eye は、トレーニング データ セットに正しい推測を追加することで、色の推定結果を継続的に改善することもできます。

筆頭著者の紹介

この研究の筆頭著者である Davoud Hejazi は、現在 Titan Advanced Energy Solutions の上級データ サイエンティストとして、統計モデリング、機械学習、信号処理、画像処理、クラウドコンピューティング、データビジュアライゼーションなどの分野。

今年5月にノースイースタン大学で物理学の博士号を取得し、卒業論文は「Layered Excitonic 2D Materials and Machine Learningを用いた分散のない正確な色推定」でした。 。」

#論文のアドレス: https://repository.library.northeastern.edu/files/neu:4f171c96c

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