Ao combinar materiais construídos de propósito e redes neurais, pesquisadores da EPFL demonstraram que o som pode ser usado em imagens de alta resolução.

As imagens nos permitem representar um objeto por meio da análise de campo distante das ondas de luz e som que ele transmite ou irradia. Quanto mais curta a onda, quanto maior for a resolução da imagem. Contudo, o nível de detalhe é limitado pelo tamanho do comprimento de onda em questão - até agora. Pesquisadores do Laboratório de Engenharia de Ondas da EPFL provaram com sucesso que um longo, e, portanto, impreciso, onda (neste caso, uma onda sonora) pode eliciar detalhes que são 30 vezes menores que seu comprimento. Para alcançar isto, a equipe de pesquisa usou uma combinação de metamateriais - elementos especificamente projetados - e inteligência artificial. Sua pesquisa, que acaba de ser publicado em Revisão Física X , está criando novas possibilidades empolgantes, particularmente nas áreas de imagens médicas e bioengenharia.

A ideia inovadora da equipe era reunir duas tecnologias distintas que já ultrapassaram os limites da imagem. Um deles são os metamateriais:elementos construídos de propósito que podem, por exemplo, focalize comprimentos de onda com precisão. Dito isto, sabe-se que eles perdem sua eficácia ao absorver sinais de maneira desordenada de uma maneira que os torna difíceis de decifrar. O outro é a inteligência artificial, ou, mais especificamente, redes neurais que podem processar de forma rápida e eficiente até as informações mais complexas, embora haja uma curva de aprendizado envolvida.

Exceder o que é conhecido na física como limite de difração, a equipe de pesquisa - chefiada por Romain Fleury - conduziu o seguinte experimento:eles primeiro criaram uma rede de 64 alto-falantes em miniatura, cada um dos quais pode ser ativado de acordo com os pixels em uma imagem. Em seguida, eles usaram a rede para reproduzir imagens sonoras de numerais de zero a nove com detalhes espaciais extremamente precisos; as imagens de numerais alimentados na rede foram retiradas de um banco de dados de cerca de 70, 000 exemplos manuscritos. Do outro lado da estrutura, os pesquisadores colocaram uma bolsa contendo 39 ressonadores Helmholtz (esferas de 10 cm com um orifício em uma das extremidades) que formaram um metamaterial. O som produzido pela rede foi transmitido pelo metamaterial e capturado por quatro microfones colocados a vários metros de distância. Algoritmos então decifraram o som gravado pelos microfones para aprender como reconhecer e redesenhar as imagens numéricas originais.

Uma desvantagem vantajosa

A equipe alcançou uma taxa de sucesso de quase 90% com seu experimento. "Ao gerar imagens com uma resolução de apenas alguns centímetros - usando uma onda sonora cujo comprimento era de aproximadamente um metro - passamos bem além do limite de difração, "diz Romain Fleury." Além disso, a tendência dos metamateriais de absorver sinais, que foi considerada uma grande desvantagem, acaba sendo uma vantagem quando as redes neurais estão envolvidas. Descobrimos que eles funcionam melhor quando há uma grande absorção. "

No campo da imagem médica, usar ondas longas para ver objetos muito pequenos pode ser um grande avanço. "Ondas longas significam que os médicos podem usar frequências muito mais baixas, resultando em métodos de imagem acústica que são eficazes mesmo em tecido ósseo denso. Quando se trata de imagens que usam ondas eletromagnéticas, ondas longas são menos perigosas para a saúde do paciente. Para esses tipos de aplicativos, não treinaríamos redes neurais para reconhecer ou reproduzir numerais, mas sim estruturas orgânicas, "fala Fleury.