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AIに表面を感じ、計測する能力を付与

January, 31, 2025, Hoboken--AIを使用した量子科学の進歩により、非常に小さな表面と距離を測定できるようになり、医療、製造、その他のアプリケーションの世界が開かれる。

AIベースの技術は、見る、会話する、計算する、創造する能力を急速に学習している。しかし、それらがまだうまくいっていないことの1つは、表面の測定または「感触」、つまり純粋に機械的な機能である。

「AIは、コンピュータビジョンと物体認識の進歩を通じて、多かれ少なかれ視覚を獲得した。しかし、例えば、ザラザラした新聞紙と滑らかで光沢のある雑誌紙を見分けるような、人間のような触覚はまだ発達していない」と、スティーブンス大学の物理学教授Yong Meng Suaは話している。

今までは、そうだった。スティーブンス大学の最先端、量子科学工学センタ(CQSE)の研究チームは、AIに感じる能力を与える方法を実証した。

医療、製造などの正確な計測
Suaは、CQSEディレクタ、Yuping Huang、博士課程候補者Daniel TafoneとLuke McEvoyとともに、光子発射走査レーザと、レーザで画像化された様々な表面の違いを見分けるように訓練された新しいアルゴリズムAIモデルを組み合わせた量子ラボのセットアップを考案した。

「これはAIと量子の融合である」(Tafone)。

Applied Optics誌[Vol.63, No.30]で報告された研究チームのシステムでは、特別に作られた光ビームが表面で短パルス化され、それを「感じる」というものである。反射された後方散乱フォトンは、画像で発生するランダムなタイプの欠陥であるスペックルノイズを運ぶターゲットオブジェクトから戻る。

スペックルノイズは通常、クリアで正確なイメージングに悪影響を与えると考えられている。しかし、Stevensのグループは、これらのノイズアーチファクトの特性を貴重なデータとして解釈するように慎重に訓練されたAIを使用して、これらのノイズアーチファクトを検出し、処理するという異なるアプローチをとっている。これにより、システムはオブジェクトのトポグラフィを正確に識別できる。

「われわれは、表面全体の様々な照明ポイントでのフォトン数の変化を利用している」(Tafone)。

研究チームは、厚さ1µmから100µmまでの様々な粗さの表面を持つ31枚の工業用サンドペーパーを実験対象として使用した(ちなみに、平均的な人間の髪の毛の太さは約100µm)。モードロックレーザは、サンプルを狙った光パルスを生成した。

これらのパルスはトランシーバを通過し、サンドペーパーに遭遇した後、チームの学習モデルによる分析のためにシステム内を跳ね返った。

初期のテストでは、グループの方法の平均は約8µmの二乗平均平方根誤差(RMSE)だった。複数のサンプルで作業し、それらの間で結果を平均化した後、その精度は4µm以内に大幅に向上し、現在使用されている最高の工業用プロファイラ(表面形状測定機)デバイスに匹敵する。

「興味深いことに、われわれのシステムは、ダイヤモンドラッピングフィルムや酸化アルミニウムなどの最も細かい粒子の表面で最適に機能した」(Tafone)。

同氏によると、この新しい方法は、様々なアプリケーションに役立つ可能性がある。

たとえば、皮膚がんを検出しようとするとき、人間の検査官は、非常に似ているが無害な状態と致命的な可能性のある黒色腫を混同することがよくある。

「ホクロの粗さのわずかな違いは、人間の目で見るには小さすぎるが、われわれが提案する量子システムでは測定可能であり、これらの条件を区別することができる」(Huang)。

「量子インタラクションは豊富な情報を提供する。AIを使用して情報を迅速に理解し、処理することが次の論理的なステップである。」

部品の製造品質管理も、多くの場合、非常に短い距離に依存しているため、完璧な部品と、最終的には危険な機械的故障を引き起こす可能性のある小さな欠陥との違いを意味する可能性がある。

「LiDAR技術はすでに自動運転車、スマートフォン、ロボットなどのデバイスに広く実装されているため、われわれの方法は、非常に小さなスケールでの表面特性測定により、その能力を強化する」とHuangは結論付けている。