보이지 않는 터치: AI가 표면을 느끼고 측정할 수 있다

AI 기반 기술은 빠르게 보고, 대화하고, 계산하고, 창조하는 법을 배우고 있습니다. 그러나 여전히 잘하지 못하는 한 가지는 표면을 측정하거나 "느끼는" 것입니다. 이는 순전히 기계적인 기능입니다.

스티븐스 물리학 교수인 용멍수아는 "AI는 컴퓨터 비전과 사물 인식의 발전을 통해 어느 정도 시각을 습득했습니다."라고 말합니다. "그러나 아직 신문지의 거친 면과 매끄럽고 광택이 나는 잡지지를 구별할 수 있는 인간과 같은 촉각은 개발하지 못했습니다."

지금까지는 그렇습니다. 스티븐스의 최첨단 양자 과학 및 공학 센터(CQSE)의 연구원들은 방금 AI에게 감정을 부여하는 방법을 시연했습니다.

의학, 제조 등을 위한 정확한 계측

수아는 CQSE 이사인 유핑 황(Yuping Huang)과 박사과정생인 대니얼 타폰(Daniel Tafone), 루크 맥에보이(Luke McEvoy '22 MS '23)와 협력하여 광자 발사 스캐닝 레이저와 해당 레이저로 촬영한 다양한 표면의 차이점을 파악하도록 훈련된 새로운 알고리즘 AI 모델을 결합하는 양자 연구실 환경을 고안했습니다.

타폰은 "이것은 AI와 양자의 결합입니다."라고 설명했습니다.

이번 달 Applied Optics 저널 [Vol. 63, No. 30]에 보고된 그들의 시스템에서, 특별히 만들어진 광선이 표면에 짧은 폭발로 펄스되어 "느껴집니다". 반사되고, 후방 산란된 광자는 대상 물체에서 반사되어 이미지에서 발생하는 무작위 유형의 결함인 스페클 노이즈를 운반합니다.

스페클 노이즈는 일반적으로 선명하고 정확한 이미징에 해롭다고 여겨집니다. 그러나 스티븐스 그룹의 시스템은 다른 접근 방식을 취합니다. 이 시스템은 이러한 노이즈 아티팩트를 감지하고 처리하는데, 이 아티팩트는 그 특성을 귀중한 데이터로 해석하도록 신중하게 훈련되었습니다. 이를 통해 시스템은 물체의 지형을 정확하게 식별할 수 있습니다.

Tafone은 "우리는 표면 전체의 다양한 조명 지점에서 광자 수의 변화를 활용합니다."라고 말했습니다.

이 팀은 1~100마이크론 두께의 다양한 거칠기를 가진 31개의 산업용 사포를 실험 대상으로 사용했습니다. (비교를 위해, 평균적인 인간 머리카락은 약 100마이크론 두께입니다.) 모드 잠금 레이저는 샘플을 목표로 한 광 펄스를 생성했습니다.

펄스는 송수신기를 통과하여 사포에 부딪힌 후, 팀의 학습 모델로 분석하기 위해 시스템을 다시 통과하여 반사됩니다.

초기 테스트에서 이 그룹의 방법은 약 8마이크론의 RMSE(제곱 평균 오차)를 평균화했습니다. 여러 샘플로 작업하고 결과를 평균화한 후에는 정확도가 4마이크론 이내로 상당히 개선되었으며, 이는 현재 사용되는 가장 우수한 산업용 프로파일로미터 장치와 유사합니다.

"흥미롭게도, 우리 시스템은 다이아몬드 래핑 필름과 산화 알루미늄과 같이 가장 미세한 입자 표면에 가장 잘 작동했습니다."라고 타폰은 말합니다.

그는 이 새로운 방법은 다양한 분야에 유용할 수 있다고 덧붙였습니다.

예를 들어, 피부암을 발견하려 할 때 인간 검사자는 매우 유사하지만 무해한 상태를 잠재적으로 치명적인 흑색종으로 혼동하는 실수를 종종 저지릅니다.

황 박사는 "인간의 눈으로는 볼 수 없을 만큼 미세한 두더지 거칠기 차이도 우리가 제안한 양자 시스템으로는 측정이 가능하며, 이를 통해 이러한 조건을 구별할 수 있다"고 설명했습니다.

"양자 상호작용은 풍부한 정보를 제공하며, AI를 사용하여 이를 빠르게 이해하고 처리하는 것이 다음 논리적 단계입니다."

구성품의 제조 품질 관리 역시 종종 극히 작은 거리에 달려 있는데, 이는 완벽한 부품과 결국 위험한 기계적 고장을 일으킬 수 있는 사소한 결함의 차이를 의미할 수 있습니다.

황은 "LiDAR 기술은 이미 자율주행차, 스마트폰, 로봇과 같은 기기에 널리 구현되어 있기 때문에" "우리의 방법은 매우 작은 규모에서 표면 특성을 측정하여 이러한 기기의 기능을 강화합니다."라고 결론지었습니다.

출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2024/11/241116195651.htm