この形式の顕微鏡には、従来の光学系がありません (図を参照してください)、しかし数学を使用して、干渉パターンからオブジェクトの画像を再構成します。 この場合、SMART は再構築を行うためのディープ ニューラル ネットワーク アーキテクチャを作成しました。この場合、植物の種子と組織サンプルの再構築です。
室温 LED は、未修正の商用 300nm バルク CMOS プロセスを使用して 55mm ウエハー上に製造され、電子機器やその他のフォトニック コンポーネントと共に 1.1μm 赤外線を 50mW/cm 以上で放出します。2 0.14μm以下の領域から2 (直径約400nm)。
顕微鏡では、10 x 12mm の 9.5Mpixel CMOS イメージ センサーに直面しています。 直径20μmのビーズが撮像できました。
寸法が縮小するにつれて、表面欠陥による非放射再結合がより大きな問題になるため、表面パッシベーションは LED にとって重要であることが判明しました。 キャリアは、ゲート酸化物層と、放出を改善するために不透明な金属の代わりに透明なポリシリコンから作られたキャリア注入トップコンタクトの電界によって閉じ込められました。
チームのニューラル ネットワークはシステム変数を考慮しており、光源のスペクトルやビーム プロファイルに関する事前知識がなくても使用できます。 トレーニング データは必要なく、代わりにアルゴリズムに物理モデルが埋め込まれています。
「ホログラフィック画像再構成に加えて、ニュートラル ネットワークは、単一の回折強度パターンからのブラインド ソース スペクトル回復を提供します。これは、以前のすべての教師あり学習技術からの脱却を示しています」と SMART は述べています。生きた植物などの生物組織の生細胞追跡または分光イメージング。
LEDについては、「さらなるアプリケーションには、これらのLEDをCMOSに配列して、より複雑なシステム用にプログラム可能なコヒーレント照明を生成することが含まれます。」
LED の完全な詳細は、Nature Communications の論文「CMOS プラットフォームに統合されたサブ波長 Si LED」で公開されており、新しい訓練されていないニューラル ネットワークの詳細は、「同時スペクトル回復と CMOS マイクロ LED」で見つけることができます。トレーニングされていないディープ ニューラル ネットワークを使用したホログラフィー」は、Optica で公開されており、支払いなしでも利用できます。
画像: 研究と研究のためのシンガポール-MITアライアンス テクノロジー （スマート）