Uma nova abordagem automatizada de design de lentes, baseada em deep learning, está prestes a transformar a criação de sistemas de imagem. O método promete otimizar o design sem intervenção humana, reduzindo significativamente o tempo e os custos. Essa inovação pode resultar em câmeras de smartphones com qualidade superior e novas funcionalidades.
O que é deep learning?
Deep learning é um ramo do aprendizado de máquina que utiliza redes neurais artificiais com várias camadas, inspiradas na forma como o cérebro humano processa informações. Essas redes neurais são capazes de aprender e tomar decisões complexas a partir de grandes volumes de dados, sem a necessidade de intervenção humana direta. O deep learning tem sido a base para muitos avanços tecnológicos recentes, incluindo reconhecimento de voz, visão computacional, e agora, o design automatizado de lentes óticas. Ao permitir que sistemas de inteligência artificial analisem e otimizem processos complexos, o deep learning está transformando diversas indústrias, desde a tecnologia móvel até a medicina e a engenharia.
Inovação
O avanço no deep learning trouxe uma inovação significativa para o design de lentes óticas. Um novo método automatizado de design computacional, desenvolvido por Xinge Yang, Qiang Fu e Wolfgang Heidrich, da KAUST, promete revolucionar a criação de sistemas de imagem, oferecendo soluções ideais sem a necessidade de intervenção humana. Essa tecnologia tem o potencial de aprimorar câmeras de smartphones, proporcionando qualidade superior e novas funcionalidades.
O método, chamado DeepLens, baseia-se no conceito de “aprendizado por currículo”, que utiliza uma abordagem estruturada e iterativa para otimizar os principais parâmetros de um sistema de imagem, como resolução, abertura e campo de visão. Assim como os humanos aprendem tarefas complexas de forma gradual, o deep learning também se beneficia de um processo que aumenta progressivamente a complexidade das tarefas, como o design de um sistema ótico.
O aspecto mais inovador do DeepLens é sua independência de designs humanos pré-existentes. O sistema é capaz de criar seu próprio design para um sistema ótico composto, utilizando uma série de elementos de lentes refrativas, cada um com formatos e propriedades personalizados para garantir o melhor desempenho global.
“Métodos automatizados tradicionais conseguem apenas pequenas otimizações em designs já existentes”, comenta Yang. “Nossa abordagem consegue otimizar designs complexos de lentes desde o início, reduzindo drasticamente o tempo de meses de trabalho manual de um engenheiro experiente para apenas um único dia de computação.”
O DeepLens já demonstrou alta eficácia na criação de designs óticos clássicos e em lentes computacionais com profundidade de campo estendida. Em testes realizados com um formato do tamanho de um smartphone e grande campo de visão, utilizando elementos de lentes com superfícies altamente asféricas e um curto comprimento focal traseiro, o DeepLens também foi aplicado a um sistema de imagem clássico de seis elementos, com a evolução de seu design e desempenho ótico sendo analisada conforme o sistema se ajustava às especificações do projeto.
“O nosso método aborda especificamente o design de lentes refrativas multi-elemento, comuns em dispositivos como microscópios, câmeras de celular e telescópios”, explica Yang. “Esperamos um grande interesse de empresas envolvidas com câmeras de dispositivos móveis, onde as limitações de hardware necessitam de assistência computacional para alcançar a qualidade de imagem ideal. Nosso método é excelente em gerenciar interações complexas entre componentes óticos e computacionais.”
Atualmente, o DeepLens é aplicável apenas a elementos de lentes refrativas, mas a equipe da KAUST já está trabalhando para estender o método a sistemas óticos híbridos, que combinam lentes refrativas com ótica difrativa e metalentes. “Isso permitirá miniaturizar ainda mais os sistemas de imagem e desbloquear novas capacidades, como câmeras espectrais e sistemas de imagem que combinam profundidade e cor”, concluiu Yang.
