Yazıyı okuyorsunuz: Derin Öğrenme Tabanlı Çerçeve Kullanarak Hızlı ve Doğru Akustik Hologram Oluşturma
DGIST Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bölümü’nden Profesör Hwang Jae-Yoon liderliğindeki ekip, hologramlara dayalı gerçek zamanlı odaklı ultrasonun ücretsiz yapılandırılmasına olanak tanıyan derin öğrenme tabanlı bir ultrasonik hologram oluşturma çerçeve teknolojisi oluşturdu. Gelecekte hassas beyin uyarımı ve terapisi için temel bir teknoloji olarak hizmet edecek.
Doğum öncesi muayeneler için bile ultrason güvenli bir araçtır. Son zamanlarda beyin stimülasyonu ve tedavisi için ultrason teknikleri araştırılıyor çünkü ameliyata gerek kalmadan derin yerleri harekete geçirebiliyor. Önceki çalışmalara göre ultrasonik beyin uyarımı Alzheimer hastalığı, depresyon ve ağrı gibi rahatsızlıkları tedavi edebiliyor.
DGIST Bu sınırlamaların üstesinden gelmek için Profesör Hwang Jae-team Yoon, gerçek zamanlı olarak ücretsiz ve doğru ultrason odaklamayı kapsayabilen, derin öğrenmeye dayalı bir öğrenme mimarisi önerdi. Sonuç olarak Profesör Hwang’ın ekibi, ultrasonik hologramların mevcut nesil algoritma yaklaşımından 400 kata kadar daha hızlı ve gerçek zamanlıya yakın bir hologram üretim süresinde, ultrasonun gerekli şekle daha kesin bir şekilde odaklanmasının sağlanabileceğini gösterdi.
Çalışma ekibinin derin öğrenmeye dayalı öğrenme çerçevesi, kendi kendini denetleyen öğrenme yoluyla ultrasonik hologram oluşturma becerilerini geliştiriyor. Kendi kendine denetimli öğrenme, çözümü olmayan veriler için bir kural bulmak üzere bir bilgisayara kendi kendine öğrenmeyi öğretmeye yönelik bir tekniktir. Çalışma ekibi, simülasyonlar ve gerçek testler aracılığıyla her bir unsurun güvenilirliğini ve üstünlüğünü ortaya koyarken, ultrasonik hologramların nasıl oluşturulacağının öğrenilmesine, ultrasonik hologramlar oluşturmak için tasarlanmış bir derin öğrenme ağı ve yeni bir kayıp fonksiyonuna yönelik bir yaklaşım önerdi.
Sorun ve Çözüm
Sorun şu ki, mevcut teknoloji, ultrasonu uyarı için tek bir küçük noktaya veya büyük bir daireye odaklıyor ve birden fazla alan birbiriyle aynı anda etkileşime girdiğinde beynin ilgili bölümlerini seçici olarak etkinleştirmeyi zorlaştırıyor. Bu soruna çözüm olarak holografik konsepti kullanarak ses ötesini belirli bir konuma serbestçe odaklayan bir sistem sunulmuştur. Yine de zayıf hassasiyet ve hologram oluşturmak için uzun hesaplama süreci gibi dezavantajları var.
Özetle –
Akustik holografi çeşitli uygulamalar için popülerlik kazanmaktadır. Ancak akustik hologramların nasıl oluşturulacağı konusunda hala çok az çalışma var. Geleneksel akustik hologram algoritmalarının bile akustik hologramları hızlı ve doğru bir şekilde üretmek için daha fazla verime ihtiyacı vardır ve bu da yeni uygulamaların oluşturulmasını engeller. Profesör Hwang Jae-Yoon’un DGIST ekibi, akustik hologramları hızlı ve doğru bir şekilde oluşturmak için derin öğrenmeye dayalı bir sistem öneriyor. Çerçevenin otomatik kodlayıcı benzeri tasarımı, gerçek verilere ihtiyaç duymadan denetimsiz eğitimin gerçekleştirilmesine olanak tanır. Hologram oluşturmanın denetimsiz öğrenimi için ideal olan yeni oluşturulmuş bir hologram üreten ağ olan Holografik Ultrasonik Üretim Ağı (HU-Net) ve enerji tasarruflu hologramlar için tasarlanmış benzersiz bir kayıp fonksiyonu, çerçeve için gösterilmektedir.
