이러한 형태의 현미경에는 기존의 광학 장치가 없습니다(다이어그램 참조), 그러나 수학을 사용하여 간섭 패턴에서 물체의 이미지를 재구성합니다. 이 경우 SMART는 재구성을 수행하기 위해 심층 신경망 아키텍처를 생성했습니다. 이 경우 식물 종자 및 조직 샘플
상온 LED는 수정되지 않은 상용 300nm 벌크 CMOS 공정을 전자 및 기타 광자 부품과 함께 사용하여 55mm 웨이퍼에서 제작되었으며 >1.1mW/cm 이상에서 50μm 적외선을 방출합니다.2 0.14μm 이하 영역에서2 (직경 ~400nm).
현미경으로 보면 10 x 12mm 9.5만 화소 CMOS 이미지 센서와 마주하고 있다. 20μm 직경의 비드를 이미지화할 수 있습니다.
크기가 작아짐에 따라 표면 결함으로 인한 비방사 재결합이 더 큰 문제가 되므로 표면 패시베이션은 LED에서 중요한 것으로 입증되었습니다. 캐리어는 방출을 개선하기 위해 불투명 금속 대신 투명 폴리실리콘으로 만들어진 캐리어 주입 상부 접촉의 전기장과 게이트 산화물 층에 의해 제한되었습니다.
팀의 신경망은 시스템 변수를 고려하며 광원의 스펙트럼이나 빔 프로필에 대한 사전 지식 없이 사용할 수 있습니다. 훈련 데이터가 필요하지 않으며 대신 알고리즘에 물리 모델이 내장되어 있습니다.
"홀로그램 이미지 재구성 외에도 중립 네트워크는 단일 회절 강도 패턴에서 블라인드 소스 스펙트럼 복구를 제공하며, 이는 이전의 모든 감독 학습 기술에서 벗어남을 나타냅니다. 살아있는 식물과 같은 생물학적 조직의 살아있는 세포 추적 또는 분광 이미징.
LED에 대해 다음과 같이 말했습니다.
LED에 대한 자세한 내용은 무료로 제공되는 Nature Communications 논문 'A sub-wavelength Si LED integrated in a CMOS platform'에 게재되었으며 새로운 비훈련 신경망에 대한 자세한 내용은 'Simultaneous spectral recovery and CMOS micro-LED'에서 확인할 수 있습니다. 훈련되지 않은 심층 신경망을 사용한 홀로그래피'가 Optica에 게시되었으며, 결제 없이도 이용 가능합니다.
이미지: 연구 및 연구를 위한 싱가포르-MIT 연합 Technology (똑똑한)