Combinando materiali appositamente costruiti e reti neurali, i ricercatori dell'EPFL hanno dimostrato che il suono può essere utilizzato nelle immagini ad alta risoluzione.

L'imaging ci consente di rappresentare un oggetto attraverso l'analisi in campo lontano delle onde luminose e sonore che trasmette o irradia. Più corta è l'onda, maggiore è la risoluzione dell'immagine. Però, il livello di dettaglio è limitato dalla dimensione della lunghezza d'onda in questione, fino ad ora. I ricercatori del Laboratorio di Ingegneria delle Onde dell'EPFL hanno dimostrato con successo che un lungo, e quindi impreciso, un'onda (in questo caso un'onda sonora) può suscitare dettagli 30 volte più piccoli della sua lunghezza. Per realizzare questo, il team di ricerca ha utilizzato una combinazione di metamateriali, elementi appositamente progettati, e intelligenza artificiale. La loro ricerca, che è appena stato pubblicato in Revisione fisica X , sta creando nuove eccitanti possibilità, in particolare nel campo dell'imaging medico e della bioingegneria.

L'idea rivoluzionaria del team era quella di riunire due tecnologie separate che in precedenza hanno spinto i confini dell'imaging. Uno di questi sono i metamateriali:elementi appositamente costruiti che possono, Per esempio, focalizzare precisamente le lunghezze d'onda. Detto ciò, sono noti per perdere la loro efficacia assorbendo i segnali a casaccio in un modo che li rende difficili da decifrare. L'altro è l'intelligenza artificiale, o più specificamente reti neurali in grado di elaborare in modo rapido ed efficiente anche le informazioni più complesse, anche se c'è una curva di apprendimento coinvolta.

Per superare quello che in fisica è noto come limite di diffrazione, il team di ricerca, guidato da Romain Fleury, ha condotto il seguente esperimento:hanno prima creato un reticolo di 64 altoparlanti in miniatura, ognuno dei quali può essere attivato in base ai pixel di un'immagine. Quindi hanno usato il reticolo per riprodurre immagini sonore di numeri da zero a nove con dettagli spaziali estremamente precisi; le immagini dei numeri inseriti nel reticolo sono state tratte da un database di circa 70, 000 esempi scritti a mano. Di fronte al reticolo i ricercatori hanno posizionato un sacchetto contenente 39 risonatori di Helmholtz (sfere di 10 cm con un foro a un'estremità) che formavano un metamateriale. Il suono prodotto dal reticolo è stato trasmesso dal metamateriale e catturato da quattro microfoni posti a diversi metri di distanza. Gli algoritmi hanno quindi decifrato il suono registrato dai microfoni per imparare a riconoscere e ridisegnare le immagini numerali originali.

Un vantaggioso inconveniente

Il team ha raggiunto una percentuale di successo di quasi il 90% con il loro esperimento. "Generando immagini con una risoluzione di pochi centimetri, utilizzando un'onda sonora la cui lunghezza era di circa un metro, ci siamo spostati ben oltre il limite di diffrazione, " dice Romain Fleury. "Inoltre, la tendenza dei metamateriali ad assorbire segnali, che era stato considerato un grave svantaggio, risulta essere un vantaggio quando sono coinvolte reti neurali. Abbiamo scoperto che funzionano meglio quando c'è un grande assorbimento".

Nel campo della diagnostica per immagini, l'uso di onde lunghe per vedere oggetti molto piccoli potrebbe essere un importante passo avanti. "Le onde lunghe significano che i medici possono usare frequenze molto più basse, con conseguente metodi di imaging acustico che sono efficaci anche attraverso il tessuto osseo denso. Quando si tratta di immagini che utilizzano onde elettromagnetiche, le onde lunghe sono meno pericolose per la salute del paziente. Per questo tipo di applicazioni, non addestreremmo reti neurali per riconoscere o riprodurre numeri, ma piuttosto strutture organiche, "dice Fleury.