AI와 양자의 결합-보이지 않는 터치: AI에게 표면을 느끼고 측정하는 능력을 부여한다.

AI 기반 기술은 빠르게 보고, 대화하고, 계산하고, 창조하는 법을 배우고 있다. 그러나 여전히 잘하지 못하는 한 가지는 표면을 측정하거나 "느끼는" 것이다. 이는 순전히 기계적인 기능이다.

스티븐스 물리학 교수인 용멍수아는 "AI는 컴퓨터 비전과 사물 인식의 발전을 통해 어느 정도 시각을 습득했다."라고 말한다. "하지만 아직 신문지의 거친 면과 매끄럽고 광택이 나는 잡지지를 구별할 수 있는 인간과 같은 촉각은 개발하지 못했다."

지금까지는 그렇다. 스티븐스의 최첨단 양자 과학 및 공학 센터(CQSE)의 연구원들은 최근 AI에 느낌을 부여하는 방법을 시연했다.

의학, 제조 등을 위한 정확한 계측

CQSE 이사인 유핑 후앙과 박사 후보생인 다니엘 타포네, 루크 맥에보이 '22 M.S. '23과 함께 일하는 수아는 광자 발사 스캐닝 레이저와 이러한 레이저로 이미지화될 때 다양한 표면의 차이점을 알아차리도록 훈련된 새로운 알고리즘 AI 모델을 결합하는 양자 실험실 설정을 고안했다.

"이것은 AI와 양자의 결합이다."라고 타포네는 설명한다.

이번 달 저널 Applied Optics [Vol. 63, No. 30]에 보고된 그들의 시스템에서 특별히 생성된 광선은 표면에 짧은 폭발로 펄스되어 "느껴진다". 반사되고 후방 산란된 광자는 대상 물체에서 반사되어 이미지에서 발생하는 무작위 유형의 결함인 스페클 노이즈를 전달한다.

스페클 노이즈는 일반적으로 선명하고 정확한 이미지에 해로운 것으로 간주된다. 그러나 스티븐스 그룹의 시스템은 다른 접근 방식을 취한다. 이 시스템은 이러한 노이즈 아티팩트를 감지하고 이러한 특성을 귀중한 데이터로 해석하도록 신중하게 훈련된 AI를 사용하여 처리한다. 이를 통해 시스템은 물체의 지형을 정확하게 식별할 수 있다.

타포네는 "표면 전체의 다양한 조명 지점에서 광자 수의 변화를 사용한다."라고 말한다.

이 팀은 1~100마이크론 두께의 다양한 거칠기 표면을 가진 31개의 산업용 사포를 실험 대상으로 사용했다. (비교를 위해 평균적인 인간 머리카락의 두께는 약 100마이크론이다.) 모드 잠금 레이저는 샘플을 목표로 하는 광 펄스를 생성했다.

이러한 펄스는 송수신기를 통과하여 사포에 부딪힌 다음 팀의 학습 모델에서 분석하기 위해 시스템을 통해 다시 반사되었다.

초기 테스트 동안 이 그룹의 방법은 약 8마이크론의 평균 제곱근 오차(RMSE)를 보였다. 여러 샘플을 사용하여 결과를 평균화한 후 정확도가 4마이크론 이내로 크게 개선되어 현재 사용되는 최고의 산업용 프로파일로미터 장치와 유사했다.

"흥미롭게도, 우리 시스템은 다이아몬드 래핑 필름과 산화 알루미늄과 같은 가장 미세한 입자 표면에 가장 잘 작동했다."라고 타포네는 말한다.

그는 새로운 방법이 다양한 응용 분야에 유용할 수 있다고 덧붙인다.

예를 들어 피부암을 감지하려고 할 때 인간 검사자는 매우 유사하지만 무해한 상태를 잠재적으로 치명적인 흑색종과 혼동하여 실수를 하는 경우가 많다.

황은 "인간의 눈으로는 볼 수 없지만 제안된 양자 시스템으로는 측정할 수 있는 두더지 거칠기의 미세한 차이는 이러한 상태를 구별할 수 있다."라고 설명한다.

"양자 상호 작용은 풍부한 정보를 제공하며 AI를 사용하여 이를 빠르게 이해하고 처리하는 것이 다음 논리적 단계이다."

구성 요소의 제조 품질 관리도 종종 완벽한 부품과 결국 위험한 기계적 고장을 일으킬 수 있는 작은 결함의 차이를 의미할 수 있는 극히 작은 거리에 달려 있다.

황은 "LiDAR 기술은 이미 자율주행차, 스마트폰, 로봇과 같은 기기에 널리 구현되어 있기 때문에" "우리의 방법은 매우 작은 규모에서 표면 속성 측정을 통해 이러한 기기의 기능을 강화한다."라고 결론지었다.