Российские исследователи разработали нейросеть, способную рассчитывать голограммы.

Для вычисления (синтеза) дифракционных и голограммных оптических элементов, способных формировать 3D-сцену, традиционно применяются ресурсоемкие итерационные методы. Однако ученые МИФИ разработали нейросетевой подход, названный 3D-CGH-Net, который обеспечивает быстрое вычисление оптических элементов. Экспериментально было показано, что качество оптически восстановленных 3D-сцен с использованием таких элементов может превышать качество сцен, синтезированных классическими и более ресурсоемкими алгоритмами.

«Скорость расчета качественных голограмм «обычными» методами достаточно низка», — делится мнением сотрудник лаборатории Дмитрий Рымов. – «Мы создали метод, использующий нейронную сеть с оригинальной архитектурой и разветвленной структурой, что позволяет учитывать обширный набор сечений трехмерной сцены в рассчитываемой голограмме. Сеть обучается на выборках, содержащих от десятков до сотен тысяч примеров. Метод успешно применялся в экспериментах по оптическому формированию трехмерных сцен и реализации голограмм с использованием новейших высокоразрешающих пространственно-временных модуляторов света».

Как отметил руководитель лаборатории, профессор Ростислав Стариков, компьютерный синтез голограмм включает в себя расчет голограмм, которые могут быть реализованы разными способами, например, из материалов, через печать или с помощью пространственно-временных модуляторов света (по сути, это микродисплеи). Использование компьютерно-синтезированных голограмм позволяет точно и оперативно создавать заданные световые распределения, включая те, которые не существуют в природе.

«Применение компьютерно-синтезированных голограмм открывает перспективы для разработки средств трехмерной визуализации, лазерного управления микрочастицами, фотостимуляции биологических нейронов, 3D-печати, преобразования и фокусировки световых пучков, а также построения систем голографической памяти и многого другого», — пояснил Ростислав Стариков.

Методы компьютерного синтеза голограмм развиваются с конца 1960-х годов и на сегодняшний день достигли высокой степени совершенства. Для расчета компьютерно-синтезированных голограмм необходимо решить обратную задачу (вычислить форму дифракционного элемента на основе необходимого распределения амплитуды и фазы света). Существует множество «классических» методов, которые, как правило, являются итеративными и вычислительно затратными; расчет голограммы может занимать часы, что в современных условиях часто неприемлемо. «Использование нейронных сетей позволяет быстро рассчитывать или, точнее, генерировать голограмму, если сеть была предварительно успешно обучена. Для обучения требуется время и большие обучающие выборки, но обученная сеть генерирует голограмму очень быстро», — утверждает руководитель лаборатории.

«Современные интеллектуальные методы уже сейчас значительно расширяют возможности применения нейросетей не только для любительских задач, но и для решения сложных научных проблем», — отмечает доцент кафедры лазерной физики НИЯУ МИФИ Павел Черемхин. — «Всего за пару лет мы достигли такого высокого качества расчетов голограмм с использованием нейросетевых методов, что оно превосходит некоторые возможности традиционных методов, развивавшихся десятилетиями.

Наша лаборатория разработала метод, который синтезирует мегапиксельные голограммы сложных трехмерных сцен всего за доли секунды. При этом был достигнут высокий уровень качества оптического воспроизведения этих 3D-сцен. Использование современных пространственно-временных модуляторов света позволяет формировать тысячи голограмм в секунду, а значит, изменять или преобразовывать трехмерное световое распределение тысячи раз в секунду».

Результаты исследования представлены в высокорейтинговом журнале Optics and Lasers in Engineering.