人工知能がぼやけた熱ビジョン画像を鮮明にする方法

従来のサーマル ビジョンでは、林道のこの夜の光景が幽霊のような灰色で描写されます (上)。 新しい AI 支援テクノロジーが熱データを取得し、より鮮明な画像を作成します (下)。 このシステムは、検出された物体に基づいて色を追加し、たとえば水の青をシェーディングします。

F. Bao 他/Nature 2023

ルイス・メレシオ＝ザンブラーノ

2023 年 8 月 24 日午後 2 時

熱画像でよく見られる曖昧で幽霊のような人物は過去のものになるかもしれません。 人工知能と熱視覚を組み合わせることで、科学者は暗闇でも鮮明で詳細な画像を作成できます。 この技術は、いつか自動運転車の夜間走行能力の向上に役立つ可能性がある。暗視システムでよく使用される熱画像処理は、熱源を検出することによって機能する。 赤外線画像はゴーストと呼ばれる現象によりぼやけます。 ライトをつけると電球のエッチングを解読するのが難しくなるのと同じように、オブジェクトからの熱はオブジェクトのテクスチャの詳細を圧倒します。

インディアナ州ウェストラフェイエットにあるパデュー大学の理論物理学者ファンリン・バオ氏らは、赤外線の異なる波長を区別できるサーマルカメラを使用した。 研究者らはそのカメラを、AIを使用してデバイスからの情報を解きほぐし、画像内の物体の温度、質感、材質の種類を明らかにするコンピュータープログラムと組み合わせた。 この技術は、暗い夜間の風景から明るく詳細な画像を描画したと研究チームが7月26日のNature誌に報告した。

「厳しい気象条件や夜間のシナリオに制限はありません」と、この研究には関与していないアイルランドのゴールウェイ大学の電気技師ムハマド・アリ・ファルーク氏は言う。 「暗い場所でも、非常に良好で鮮明なデータを取得できます。」

この技術は、現在のカメラベースの方法とほぼ同じ精度で距離を測定することもできます。 これは、大破を引き起こすことを避けるためにブレーキをかけるタイミングを知る必要がある自動運転車で使用できることを意味します (SN: 10/12/18)。

現在の自動運転車は、ソナーの仕組みと同様に、信号を物体に反射させて距離を測定することがよくあります。 信号を送信する多くの自動運転車が互いに混乱する可能性があります。 この新しい技術は信号を送信する必要がないため、自動運転車が普及した世界ではより安全に規模を拡大できる可能性があると研究者らは述べている。

たとえそうであっても、このテクノロジーがすぐに交通量の多い道路を走り抜けることはないだろう。 このカメラは一辺が約0.5メートルと大きく、高価で、価格は100万ドル以上だとバオ氏は言う。 また、各画像のキャプチャには約 1 秒かかりますが、リアルタイムで状況に対応する必要がある自動運転車には遅すぎます。

それでもバオ氏は、この技術のバージョンが将来自動運転車やロボットに応用される可能性があることを楽しみにしている。 「私たち人間には、光に対する進化的な偏見があります」と彼は言います。 「しかし、AI がこの長年の昼と夜の二分法を克服できることが判明しました。」

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F.バオら。 熱を利用した検出と測距。 自然。 Vol. 619、2023 年 7 月 26 日、p. 743. 土井: 10.1038/s41586-023-06174-6。

ルイス・メレシオ＝ザンブラノは、サイエンス・ニュース社の2023年夏のサイエンス・ライティング・インターンです。 彼らはカリフォルニア大学サンタクルーズ校で科学コミュニケーションの修士号を取得しており、環境正義と農業の問題について報告しています。

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