스마트폰용 홀로그래피
학습 알고리즘은 일상적인 컴퓨터에서도 홀로그램 생성을 가능하게 한다.
모두를 위한 홀로그래피가 있을까?
연구원들이 디지털 홀로그램에 필요한 계산량을 대폭 줄였다.
이를 통해 인공 지능 기반 방법은 거의 실시간으로 홀로그램을 생성할 수 있다.
이 기술은 컴퓨팅 성능이 거의 필요하지 않아 스마트 폰에서도 실행된다.
곧 디지털 홀로그래피를 일상적인 사용에 적합하게 만들 수 있다.
![]() |
▲ 태블릿과 스마트폰용 홀로그램이 곧 나올까? 새로운 AI 기반 기술이 이를 가능하게 할 수 있다. photo pixabay |
2차원 이미지와 달리 홀로그램은 물체의 공간적 깊이도 전달한다.
아날로그 홀로그램은 스캐닝 광선의 단계에서 깊이 정보를 인코딩하여 이를 달성한다.
그런 다음 참조 빔 및 간섭 효과와 비교해 공간 이미지를 생성한다.
디지털 홀로그램의 경우 컴퓨터는 위상 편이를 계산하여 필요한 간섭 효과를 재현한다.
이를 프레넬 회절이라고도 한다.
![]() |
▲ 다른 각도에서 단일 홀로그램의 두 가지보기. Author : Georg-Johann Lay |
슈퍼 컴퓨터 조차도 더 복잡한 홀로그램을 위해 몇 초 또는 몇 분의 컴퓨팅이 필요하다.
예를 들어 비디오 또는 VR 응용 프로그램에 대한 실시간 홀로그램은 거의 불가능하다.
이러한 이유로 디지털 홀로그램은 여전히 일상생활에서 사용되지 않았다.
Shi는 "시판되는 홀로그램 디스플레이가 10년내에 출시될 것으로 종종 예측했지만 이 예측은 수십 년 동안 지속되고 있었다" 며 "이전에는 일반적인 일상 하드웨어로는 실시간 홀로 그래프를 계산하는 것이 불가능하다고 생각했다."
신경망은 스스로 홀로그래피를 가르친다.
Shi와 그의 팀은 최근 디지털 홀로그램을 일상적인 사용에 더 적합하게 만드는 방법을 찾았음에 틀림없다. 새로운 기술의 핵심은 인공 지능인 적응형 신경망이다.
이것은 물리적 광학 법칙과 인간의 시각 능력에 대한 정보를 받는다. 그런 다음 AI 시스템은 4천 쌍의 2차원 사진과 이에 상응하는 기존의 홀로그램으로 훈련되었다.
이 훈련을 통해 알고리즘은 홀로그램 효과를 최대한 정확하게 재현하는 방법을 독자적으로 획득했다. 원칙적으로 시스템은 서로 다른 주파수의 가상 확산 렌즈를 사용하고 중첩하여 이를 달성한다.
개별 이미지 포인트를 계산하는 대신 알고리즘은 깊이 효과를 얻기 위해 각 포인트에 대해 다르게 결합되는 고정된 가상 렌즈 세트를 사용한다. 일반 그래픽 카드로 충분하다.
![]() |
▲ 개인이 찍은 TPU 3.0 기기 사진 author : Zinskauf (출처https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Tensor_Processing_Unit_3.0.jpg) |
[더사이언스플러스=문광주 기자]
[저작권자ⓒ the SCIENCE plus. 무단전재-재배포 금지]
+
+
중성미자: 필사적인 발신자 추적 (1) "IceCube 관측소의 중성미자 위치 추적"
중성미자: 필사적인 발신자 추적아이스큐브(IceCube) 관측소팀, 우주 방사선의 근원을 ...
+
+