เว็บสล็อต , สล็อตแตกง่าย ภาพสีจากระบบอินฟราเรด ทำอย่างไร: สามารถอธิบายรูปภาพในสภาพแสงที่มองเห็นได้ในแง่ขององค์ประกอบสีแดง เขียว และน้ำเงิน (ซ้าย) ทางด้านขวาจะแสดงภาพอินฟราเรดที่ถ่ายด้วยความยาวคลื่นที่แตกต่างกันสามแบบ จากนั้นจึงนำไปใช้สร้างภาพสี ระบบการมองเห็นตอนกลางคืนด้วยอินฟราเรดที่มองเห็นเป็นสีสามารถเกิดขึ้นได้จริง ต้องขอบคุณนักวิจัยในสหรัฐอเมริกา
ที่ใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อสร้างภาพสีของภาพถ่าย
ที่ส่องสว่างด้วยแสงอินฟราเรดเพียงอย่างเดียว ทีมงานหวังว่าเทคนิคของพวกเขาจะได้รับการพัฒนาต่อไปเพื่อสร้างระบบการถ่ายภาพที่ทำงานในที่ที่ไม่สามารถใช้แสงที่มองเห็นได้ การผ่าตัดจอประสาทตา
ระบบการมองเห็นตอนกลางคืนแบบดั้งเดิมทำงานโดยให้แสงสว่างในบริเวณที่มีรังสีอินฟราเรดใกล้และตรวจจับแสงสะท้อนหรือโดยการใช้กล้องที่ไวต่อแสงอัลตราไวโอเลตเพื่อตรวจจับแสงจำนวนเล็กน้อยในปัจจุบันแม้ในเวลากลางคืน อย่างไรก็ตาม ทั้งสองอย่างนี้มักจะสร้างภาพสีเดียว ดังนั้นนักวิจัยจึงหาวิธีสร้างภาพวัตถุหลายสีโดยไม่ต้องอาบแสงที่มองเห็นได้
นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์Pierre Baldiจาก University of California, Irvine (UCI) อธิบายว่าสิ่งนี้จะมีประโยชน์มากในการใช้งานทางการแพทย์ที่การใช้แสงที่มองเห็นเป็นปัญหา “มันเป็นพิษมากสำหรับเรตินาที่จะได้รับแสงที่มีความเข้มสูงเป็นเวลานาน” เขาอธิบาย “การผ่าตัดอาจกินเวลาสี่ชั่วโมง หากคุณมีความเข้มแสงสูง แสงความยาวคลื่นสั้นที่ส่องไปที่เรตินาอย่างต่อเนื่องเป็นเวลาสี่ชั่วโมง มีโอกาสสูงที่ผู้ป่วยจะตาบอด ในเวลาเดียวกัน คุณต้องการให้ศัลยแพทย์มองเห็นสิ่งต่างๆ ราวกับว่าถูกฉายรังสีด้วยแสงปกติ”
การส่องสว่างอินฟราเรดความยาวคลื่นหลายคลื่น ก่อนหน้านี้นักวิจัยได้ลองใช้วิธีการต่างๆ ในการปรับสีให้ภาพอินฟราเรดเป็นสี แต่สิ่งเหล่านี้มักต้องการความรู้บางอย่างเกี่ยวกับภาพที่มองเห็นได้ว่าเป็นอินพุตหรือลดความชัดเจนของภาพสำหรับสี ในงานวิจัยล่าสุดนี้ Baldi และจักษุแพทย์Andrew Browneที่ UCI
ได้เริ่มสร้างภาพสีเต็มรูปแบบจากการส่องสว่าง
ด้วยอินฟราเรดความยาวคลื่นหลายช่วง ซึ่งจะทำให้ภาพไม่สามารถแยกแยะความแตกต่างจากต้นฉบับได้ในขณะที่มองข้ามการใช้แสงที่มองเห็นได้
เพื่อให้บรรลุสิ่งนี้ อันดับแรก พวกเขาพิมพ์จานสีรุ้งจากเครื่องพิมพ์สำนักงานสามสีมาตรฐานบนกระดาษสีขาว และถ่ายภาพการสะท้อนแสงแบบสเปกตรัมภายใต้ความยาวคลื่นที่หลากหลายของแสงที่มองเห็นได้และแสงอินฟราเรดใกล้ หลังจากเลือกความยาวคลื่นหกช่วง – สามความยาวคลื่นที่มองเห็นได้และสามช่วงในอินฟราเรด – พวกเขาพิมพ์ภาพใบหน้ามนุษย์ 200 ภาพจากฐานข้อมูลสาธารณะและส่องสว่างทั้งหมดตามความยาวคลื่นแต่ละช่วง ตรวจจับความเข้มของแสงสะท้อน
จากนั้นนักวิจัยได้พัฒนาอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกเชิงคำนวณ ซึ่งคอมพิวเตอร์ทำนายการสะท้อนแสงที่ความยาวคลื่นที่มองเห็นได้สามช่วงโดยใช้ค่าการสะท้อนจากความยาวคลื่นอินฟราเรดสามช่วง สิ่งนี้สร้างภาพที่ป้อนให้กับ “ผู้เลือกปฏิบัติ” ซึ่งประเมินภาพที่คาดการณ์กับภาพอ้างอิงและพยายามแยกแยะ หากทำได้ ข้อมูลนี้จะถูกส่งกลับไปยังเครื่องกำเนิด ซึ่งใช้ข้อมูลนี้เพื่อปรับแต่งการคาดการณ์
“ในช่วงเริ่มต้นของการเรียนรู้ เมื่อพารามิเตอร์เป็นแบบสุ่ม มันจะสร้างภาพที่สุ่มขึ้นอย่างสมบูรณ์” Baldi กล่าว “มีขั้นตอนในการปรับพารามิเตอร์ของทั้งตัวแบ่งแยกและตัวสร้างโดยใช้ข้อมูลนี้”
แม่นยำยิ่งขึ้น
ด้วยเหตุนี้ ระบบจึงได้รับการฝึกอบรมเพื่อสร้างการสร้างสีใหม่ที่มองเห็นได้แม่นยำยิ่งขึ้นจากข้อมูลอินฟราเรดในลูปป้อนกลับ “อัลกอริธึมพื้นฐานเหมือนกับที่ใช้ในงานคอมพิวเตอร์วิทัศน์ทั้งหมด ไม่ว่าจะเป็นรถยนต์ที่ขับด้วยตนเอง การดูภาพจากดาวเทียมหรืออะไรก็ตาม เทคนิคเดียวกันนี้สามารถใช้ได้กับปัญหาด้านภาพทั้งหมด” Baldi กล่าว รูปถ่ายของนักวิจัยในห้องปฏิบัติการเกี่ยวกับสายตาที่ ANU
แผ่นเซมิคอนดักเตอร์สามารถเพิ่มการมองเห็นในตอนกลางคืนได้
ในตอนท้ายของการทดลอง นักวิจัยได้ขอให้มนุษย์ประเมินคุณภาพภาพของภาพที่ผลิตโดยอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกของพวกเขา พวกเขาพบว่าภาพได้รับการจัดอันดับอย่างสม่ำเสมอว่ามีความชัดเจนและแม่นยำมากกว่าภาพที่ผลิตโดยอัลกอริธึมการถดถอยเชิงเส้นอย่างง่าย ซึ่งคาดการณ์ความเข้มที่ความยาวคลื่นภาพแต่ละช่วงจากความเข้มที่ความยาวคลื่นอินฟราเรดหนึ่งช่วง
จำเป็นต้องมีการปรับปรุงที่สำคัญสองประการก่อนที่ระบบจะสามารถใช้กับแอปพลิเคชันทางการแพทย์ได้ หนึ่งคือการเพิ่มอัตราการรับข้อมูลปัจจุบันเกินสามเฟรมต่อวินาทีปัจจุบันเพื่อให้ภาพวิดีโอเป็นไปได้ อีกวิธีหนึ่งคือการปรับระบบเพื่อให้ทำงานร่วมกับตัวอย่างที่เกี่ยวข้องทางชีวภาพ เช่น เนื้อเยื่อเรตินอล ซึ่งมีสเปกตรัมการสะท้อนแสงอินฟราเรดที่แตกต่างจากภาพที่ใช้ในการศึกษานี้ นอกจากนี้ นักวิจัยยังแนะนำว่างานนี้สามารถนำไปใช้ในด้านการรักษาความปลอดภัย การปฏิบัติการทางทหาร และการสังเกตสัตว์ “คุณสามารถจินตนาการถึงขั้นตอนการติดตามผลได้มากมาย” Baldi กล่าว
Perovskites เป็นวัสดุที่เป็นผลึกที่มีโครงสร้าง ABX 3 โดยที่ A คือซีเซียม เมทิลแอมโมเนียม (MA) หรือฟอร์มามิดิเนียม (FA) B เป็นตะกั่วหรือดีบุก และ X คือคลอรีน โบรมีนหรือไอโอดีน พวกเขาเป็นผู้สมัครที่มีแนวโน้มว่าจะเลือกใช้เซลล์แสงอาทิตย์แบบฟิล์มบางเพราะสามารถดูดซับแสงในช่วงความยาวคลื่นสเปกตรัมแสงอาทิตย์ได้หลากหลายด้วยแถบความถี่ที่ปรับแต่งได้ ตัวพาประจุ (อิเล็กตรอนและรู) ยังสามารถกระจายผ่านได้อย่างรวดเร็วและในระยะทางไกล คุณสมบัติเหล่านี้ทำให้เซลล์แสงอาทิตย์ของ Perovskite มีประสิทธิภาพในการแปลงพลังงาน (PCE) มากกว่า 18% โดยให้ประสิทธิภาพเทียบเท่ากับวัสดุเซลล์แสงอาทิตย์ที่เป็นที่ยอมรับ เช่น ซิลิกอน แกลเลียม อาร์เซไนด์ และแคดเมียม เทลลูไรด์
ปัญหาคือว่า perovskites ประสบกับข้อบกพร่องของพื้นผิวที่เกิดขึ้นตามธรรมชาติและมีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนแปลงโครงสร้างที่เรียกว่าการย้ายถิ่นของไอออน ปัจจัยทั้งสองมีแนวโน้มที่จะทำให้ฟิล์ม perovskite ไม่เสถียร และความไม่เสถียรเหล่านี้จะยิ่งเด่นชัดมากขึ้นด้วยอุณหภูมิที่สูงขึ้นและการสัมผัสกับโมเลกุลของน้ำ
ทนทานต่อความร้อนและความชื้นมากขึ้น
ในงานชิ้นใหม่นี้ ทีมนักวิจัยที่นำโดย Stefaan De Wolf จากมหาวิทยาลัยวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี King Abdullah (KAUST) ได้สร้าง heterojunction ของเซมิคอนดักเตอร์โดยการประกบ perovskite 3 มิติที่ไวต่อแสงซึ่งแปลงแสงเป็นไฟฟ้าโดยการสร้างคู่ของตัวพาประจุระหว่าง เลเยอร์ perovskite 2D สองเลเยอร์ (หนึ่ง n-type และหนึ่ง p-type) จากนั้นอิเล็กตรอนและรูจะแยกจากกัน โดยที่อิเล็กตรอนเคลื่อนที่ไปยังชั้น 2D perovskite ชนิด n และรูจะเคลื่อนไปยังชั้นประเภท p ทำให้เกิดกระแสไฟฟ้า เว็บสล็อต , สล็อตแตกง่าย
