새로운 알고리즘으로 시야를 가리는 안개나 구름의 투시가 가능한 시스템이 개발했다. 자율주행 자동차가 주변을 볼 수 있는 것과 유사한 하드웨어를 사용했다.

9일(현지시각) ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’에 게재된 논문에서 연구팀은  1인치 두께 거품 벽에 가려진 모양을 성공적으로 재구성했다.

X선 없이 벽을 통해 보는 것과 유사한 이 기술은 빛의 개별 입자 또는 광자(photons)의 움직임을 기반으로 3차원으로 숨겨진 장면을 재구성하는 효율적인 알고리즘 시스템을 활요한다.

미국 스탠포드대(Stanford University) 전기 공학 조교수이자 이 논문의 수석 저자 고든 웨트스타인(Gordon Wetzstein)은 “많은 이미징 기술이 이미지를 조금 더 보기 좋게 만들고 노이즈를 줄이려한다. 이것은 모든 종류의 감지 시스템으로 가능할 수 있는 것의 한계를 넘어 초인적 비전과 같다.”

이 기술은 기존 현미경에 활용된 기술과는 달리 안개나 폭우 속에서 자율 주행 자동차를 탐색하고 표면의 위성 영상을 촬영하는 것과 같은 거시적 상황에 더 초점을 맞춘다.

모든 방향으로 빛을 산란시키는 환경을 통과하기 위해 시스템은 레이저에 닿는 모든 레이저 빛을 기록하는 초 고감도 광자 검출기와 레이저를 결합한다. 레이저가 거품 벽과 같은 장애물을 스캔하면 가끔씩 광자가 통과해 그 뒤에 숨겨진 물체를 치고 감지기에 도달한다. 그런 다음 알고리즘이 지원하는 소프트웨어는 이러한 소수의 광자를 사용하고 언제 어디서 감지기에 도달했는지에 대한 정보를 사용하여 숨겨진 개체를 3D로 재구성한다.

이것은 산란 환경을 통해 숨겨진 물체를 드러내는 능력을 갖춘 최초의 시스템은 아니지만 다른 기술과 관련된 한계를 넘어선다. 예를 들어, 일부는 관심 물체가 얼마나 멀리 있는지에 대한 지식이 필요하다. 이 시스템은 광자의 정보를 사용한다. 광자는 산란장을 통해 숨겨진 물체를 오가지만 실제로는 산란하지 않는다.

논문의 주저자 데이비드 린델(David Lindell)은  “우리는 이러한 가정 없이 산란 매체를 통해 이미지를 만들고 이미지를 재구성하기 위해 산란된 모든 광자를 수집했다. 이 시스템은 탄도 광자가 거의 없는 대규모 응용 분야에 특히 유용하다”고 말했다.

알고리즘이 산란의 복잡성에 적응할 수 있도록 하기 위해 연구원들은 하드웨어와 소프트웨어를 긴밀하게 공동 설계해야 했지만, 그들이 사용한 하드웨어 구성 요소는 현재 자율주행차에서 발견되는 것보다 약간 더 발전했다. 밝기에 따라 숨겨진 개체의 경우 테스트에서 스캔하는데 1분에서 1시간이 걸렸지만 알고리즘은 가려진 장면을 실시간으로 재구성하고 랩톱에서 실행할 수 있다.

린델은 “자신의 눈으로는 거품을 통해 볼 수 없었고, 검출기의 광자 측정 값 만 봐도 아무것도 볼 수 없다. 하지만 소수의 광자만으로는 재구성이 가능하다. 고 말했다.  알고리즘은 이러한 객체를 노출 할 수 있다. 그러면 객체가 어떻게 생겼는지 뿐만 아니라 3D 공간에서 어디에 있는지도 볼 수 있다. “

연구팀에 따르면 이 시스템은 우주 다른 행성의 얼음 구름을 통해 더 깊은 층과 표면까지 볼 수 있다. 가까운 시일 내에 다른 산란 환경을 실험, 다른 상황을 시뮬레이션 하는데 유용할 수 있다.

린델은 다른 유형의 산란 기하학을 사용하면 두꺼운 재료 슬래브 뒤에 숨겨진 물체뿐만 아니라 조밀하게 산란하는 재료에 포함 된 물체를 보는 것과 같은 물체를 볼 수 있다고 말했다.