Estás leyendo la publicación: Generación de hologramas acústicos rápida y precisa utilizando un marco basado en aprendizaje profundo
El equipo dirigido por el profesor Hwang Jae-Yoon del Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática de DGIST creó una tecnología de marco de generación de hologramas ultrasónicos basada en aprendizaje profundo que permite la configuración libre de ultrasonido enfocado en tiempo real basado en hologramas. En el futuro, servirá como una tecnología fundamental para la terapia y la estimulación cerebral precisa.
Incluso para los exámenes prenatales, la ecografía es una herramienta segura. Últimamente se han investigado técnicas de ultrasonido para la estimulación y terapia cerebral, ya que pueden activar lugares profundos sin necesidad de cirugía. Según estudios anteriores, la estimulación cerebral ultrasónica puede curar dolencias como la enfermedad de Alzheimer, la depresión y el dolor.
DGIST Para superar estas limitaciones, el profesor Hwang Jae-team Yoon sugirió una arquitectura de aprendizaje basada en el aprendizaje profundo que puede encapsular el enfoque de ultrasonido libre y preciso en tiempo real. Como consecuencia, el equipo del profesor Hwang demostró que enfocar el ultrasonido en la forma requerida con mayor precisión se podía lograr en un tiempo de producción de hologramas que era casi en tiempo real y hasta 400 veces más rápido que el actual enfoque de algoritmo de generación de hologramas ultrasónicos.
El marco de aprendizaje basado en el aprendizaje profundo del equipo de estudio desarrolla habilidades de generación de hologramas ultrasónicos a través del aprendizaje autosupervisado. El aprendizaje autosupervisado es una técnica para enseñar a una computadora a aprender por sí misma a encontrar una regla para datos que no tienen solución. El equipo de estudio sugirió un enfoque para aprender a crear hologramas ultrasónicos, una red de aprendizaje profundo diseñada para crear hologramas ultrasónicos y una nueva función de pérdida mientras demostraba la confiabilidad y superioridad de cada elemento a través de simulaciones y pruebas reales.
Problema y Solución
El problema es que la tecnología actual concentra el ultrasonido en un solo punto diminuto o en un gran círculo para la estimulación, lo que dificulta la activación selectiva de partes relevantes del cerebro cuando varias áreas interactúan entre sí al mismo tiempo. Como solución a este problema se ha presentado un sistema que utiliza el concepto holográfico para enfocar el ultrasonido libremente en una ubicación específica. Aún así, tiene inconvenientes, que incluyen poca precisión y un largo proceso de cálculo para crear un holograma.
En resumen –
La holografía acústica está ganando popularidad para varias aplicaciones. Sin embargo, todavía hay pocos estudios sobre cómo crear hologramas acústicos. Incluso los algoritmos tradicionales de hologramas acústicos necesitan más eficiencia para producir hologramas acústicos de forma rápida y precisa, lo que impide la creación de nuevas aplicaciones. El equipo del profesor Hwang Jae-Yoon de DGIST propone un sistema basado en el aprendizaje profundo para crear hologramas acústicos de forma rápida y precisa. El diseño similar a un codificador automático del marco permite la realización de un entrenamiento no supervisado sin la necesidad de datos reales. La red de generación ultrasónica holográfica (HU-Net), una red generadora de hologramas recientemente creada, ideal para el aprendizaje no supervisado de la creación de hologramas, y una función de pérdida única diseñada para hologramas energéticamente eficientes se demuestran para el marco.
