উচ্চ-রেজোলিউশন, কমপ্যাক্ট অপটিক্যাল সিস্টেমের জন্য ফুল-কালার ইমেজিংয়ের জন্য মেটালেন্সগুলি এআই ব্যবহার করে***

 # ***উচ্চ-রেজোলিউশন, কমপ্যাক্ট অপটিক্যাল সিস্টেমের জন্য ফুল-কালার ইমেজিংয়ের জন্য মেটালেন্সগুলি এআই ব্যবহার করে***

স্মার্টফোন, ভার্চুয়াল রিয়েলিটি (ভিআর) এবং অগমেন্টেড রিয়েলিটি (এআর) ডিভাইসে ব্যবহৃত আধুনিক ইমেজিং সিস্টেমগুলি ক্রমাগত আরও কমপ্যাক্ট, দক্ষ এবং উচ্চ-কার্যক্ষমতা সম্পন্ন হওয়ার জন্য বিকশিত হচ্ছে। ঐতিহ্যগত অপটিক্যাল সিস্টেমগুলি ভারী কাচের লেন্সগুলির উপর নির্ভর করে, যার সীমাবদ্ধতা রয়েছে যেমন বর্ণময় বিকৃতি, একাধিক তরঙ্গদৈর্ঘ্যে কম দক্ষতা এবং বড় শারীরিক আকার। এই ত্রুটিগুলি ছোট, হালকা সিস্টেমগুলি ডিজাইন করার সময় চ্যালেঞ্জগুলি উপস্থাপন করে যা এখনও উচ্চ-মানের চিত্র তৈরি করে।

এই সমস্যাগুলি কাটিয়ে ওঠার জন্য, গবেষকরা ধাতব পদার্থ তৈরি করেছেন - ক্ষুদ্র ন্যানোস্ট্রাকচারের সমন্বয়ে গঠিত অতি-পাতলা লেন্স যা ন্যানোস্কেলে আলোকে ম্যানিপুলেট করতে পারে। মেটালেন্সগুলি অপটিক্যাল সিস্টেমগুলিকে ছোট করার জন্য অসাধারণ সম্ভাবনার অফার করে , কিন্তু সেগুলি তাদের নিজস্ব চ্যালেঞ্জ ছাড়া নয়, বিশেষ করে যখন এটি বিকৃতি ছাড়াই পূর্ণ-রঙের চিত্রগুলি ক্যাপচার করার ক্ষেত্রে আসে।

অ্যাডভান্সড ফটোনিক্স- এ প্রকাশিত একটি সাম্প্রতিক গবেষণায় , গবেষকরা একটি উদ্ভাবনী, গভীর-শিক্ষা-চালিত, এন্ড-টু-এন্ড মেটালেন ইমেজিং সিস্টেম চালু করেছেন যা এই সীমাবদ্ধতাগুলির অনেকগুলিকে অতিক্রম করে। এই সিস্টেমটি গভীর শিক্ষার দ্বারা চালিত একটি বিশেষ চিত্র পুনরুদ্ধার কাঠামোর সাথে একটি ভর-উত্পাদিত ধাতব পদার্থ যুক্ত করে।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এর সাথে উন্নত অপটিক্যাল হার্ডওয়্যারকে একত্রিত করে, দলটি উচ্চ-রেজোলিউশন, বিভ্রান্তি-মুক্ত, পূর্ণ-রঙের ছবিগুলি অর্জন করেছে, সমস্ত কিছু কমপ্যাক্ট ফর্ম ফ্যাক্টর বজায় রেখে যা মেটালেন্সের প্রতিশ্রুতি দেয়।

মেটালেনগুলি নিজেই ন্যানোইমপ্রিন্ট লিথোগ্রাফি ব্যবহার করে তৈরি করা হয় , এটি একটি মাপযোগ্য এবং ব্যয়-কার্যকর পদ্ধতি, যার পরে পারমাণবিক স্তর জমা করা হয়, যা এই লেন্সগুলির বড় আকারের উত্পাদনের অনুমতি দেয়। মেটালেনগুলি আলোকে দক্ষতার সাথে ফোকাস করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে কিন্তু, বেশিরভাগ ধাতব পদার্থের মতো, বিভিন্ন তরঙ্গদৈর্ঘ্যের আলোর সাথে মিথস্ক্রিয়া করার কারণে বর্ণবিকৃতি এবং অন্যান্য বিকৃতির শিকার হয়।

এটি মোকাবেলা করার জন্য, গভীর শিক্ষার মডেলটিকে ধাতব পদার্থের দ্বারা সৃষ্ট রঙের বিকৃতি এবং অস্পষ্টতা সনাক্ত করতে এবং সংশোধন করতে প্রশিক্ষিত করা হয়। এই পদ্ধতিটি অনন্য কারণ এটি চিত্রগুলির একটি বৃহৎ ডেটাসেট থেকে শেখে এবং সিস্টেম দ্বারা ধারণ করা ভবিষ্যতের চিত্রগুলিতে এই সংশোধনগুলি প্রয়োগ করে৷

ইমেজ রিস্টোরেশন ফ্রেমওয়ার্ক অ্যাডভারসারিয়াল লার্নিং ব্যবহার করে, যেখানে দুটি নিউরাল নেটওয়ার্ক একসাথে প্রশিক্ষিত হয়। একটি নেটওয়ার্ক সংশোধন করা ছবি তৈরি করে, এবং অন্যটি তাদের গুণমানের মূল্যায়ন করে, সিস্টেমটিকে ক্রমাগত উন্নতির দিকে ঠেলে দেয়।

অতিরিক্তভাবে, অবস্থানগত এম্বেডিংয়ের মতো উন্নত কৌশলগুলি মডেলটিকে বুঝতে সাহায্য করে যে কীভাবে দেখার কোণের উপর নির্ভর করে চিত্রের বিকৃতি পরিবর্তন হয়। এর ফলে পুনরুদ্ধার করা চিত্রগুলিতে উল্লেখযোগ্য উন্নতি হয়, বিশেষ করে দৃশ্যের পুরো ক্ষেত্র জুড়ে রঙের নির্ভুলতা এবং তীক্ষ্ণতার ক্ষেত্রে।

সিস্টেমটি এমন চিত্র তৈরি করে যা ঐতিহ্যবাহী, ভারী লেন্সগুলির সাথে প্রতিদ্বন্দ্বিতা করে তবে অনেক ছোট, আরও দক্ষ প্যাকেজে। এই উদ্ভাবনে স্মার্টফোন এবং ক্যামেরার মতো ভোক্তা ইলেকট্রনিক্স থেকে VR এবং AR-তে আরও বিশেষায়িত অ্যাপ্লিকেশনে বিস্তৃত শিল্পে বিপ্লব ঘটানোর সম্ভাবনা রয়েছে। ধাতব পদার্থের মূল সমস্যাগুলি সমাধান করার মাধ্যমে - ক্রোম্যাটিক এবং কৌণিক বিকৃতি - এই কাজটি আমাদের দৈনন্দিন ইমেজিং ডিভাইসগুলিতে এই কমপ্যাক্ট লেন্সগুলিকে একীভূত করার কাছাকাছি নিয়ে আসে৷

সিনিয়র এবং সংশ্লিষ্ট লেখক জুনসুক রো-এর মতে, পোহাং ইউনিভার্সিটি অফ সায়েন্স অ্যান্ড টেকনোলজি (পোস্টেক, কোরিয়া) এ মেকানিক্যাল ইঞ্জিনিয়ারিং, কেমিক্যাল ইঞ্জিনিয়ারিং এবং ইলেকট্রিক্যাল ইঞ্জিনিয়ারিং-এ যৌথ নিয়োগের সাথে মু-ইউন-জাই চেয়ার প্রফেসর, "এই গভীর-শিক্ষা - চালিত সিস্টেম অপটিক্স ক্ষেত্রে একটি উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি চিহ্নিত করে, ছোট, আরও তৈরি করার জন্য একটি নতুন পথ সরবরাহ করে গুণমান বিসর্জন ছাড়াই দক্ষ ইমেজিং সিস্টেম।"

AI-চালিত সংশোধনের সাথে মিলিত উচ্চ-কার্যক্ষমতা সম্পন্ন ধাতব পদার্থের ব্যাপক উৎপাদন করার ক্ষমতা আমাদের ভবিষ্যতের কাছাকাছি নিয়ে আসে যেখানে কমপ্যাক্ট, লাইটওয়েট এবং উচ্চ-মানের ইমেজিং সিস্টেম বাণিজ্যিক এবং শিল্প উভয় ক্ষেত্রেই আদর্শ হয়ে ওঠে।