НИЯУ МИФИ представили новую нейросеть 3D-CGH-Net для создания голографических изображений. Решение позволит заменить традиционные ресурсоемкие методы расчета дифракционных элементов для формирования трехмерных сцен.
Разработка ускоряет процесс создания оптических элементов, обеспечивая высокое качество голографических сцен. Ранее подобные результаты могли быть достигнуты только с помощью более сложных и медленных методов.
Мы разработали метод, использующий нейронную сеть оригинальной архитектуры и разветвленную структуру для учета большого набора сечений трехмерной сцены в рассчитываемой голограмме. Сеть обучается на выборках, насчитывающих от десятков тысяч до сотен тысяч примеров.
Дмитрий Дымов, сотрудник лаборатории НИЯУ МИФИ
Для создания компьютерно-синтезированных голограмм необходимо вычислить форму дифракционного элемента на основе требуемого распределения амплитуды и фазы света. Существующие «классические» методы являются итеративными и вычислительно емкими. В современных условиях это неприемлемо.
С помощью 3D-CGH-Net процесс расчета голограмм становится быстрее. Это открывает новые возможности для применения голографии в оптике, медицинской визуализации и виртуальной реальности.
Ранее www1.ru сообщал, что в НГУ стартовал проект по анализу томографии для диагностики рака.
В России хотят обучить ИИ создавать вакцины от рака
Переводчик русского жестового языка на основе ИИ создали в России
ИИ помог сократить смертность от сосудистых заболеваний в больнице Хабаровска