Towards Neuromorphic Event-Based Sensing for High-Speed Multi-Spectral Classification and Tracking of Microparticles
تقدم هذه الورقة منصة استشعار مائعية دقيقة عصبية تعتمد على الأحداث، تدمج مرشحات RGB متعددة الإرسال مكانيًا لتحقيق تصنيف وتتبع عالي السرعة، ومنخفض النطاق الترددي، وخالٍ من الوسم للجسيمات الدقيقة متعددة التشتت بدقة زمنية تقل عن الميلي ثانية، متجاوزةً بذلك قيود الإنتاجية وضبابية الحركة التي تعاني منها أنظمة التصوير التقليدية.
البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي للبحث أدناه. لم يكتبه المؤلفون ولم يصادقوا عليه. وللتحقق من الدقة التقنية، يرجى الرجوع إلى البحث الأصلي. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل
تخيل أنك تحاول مشاهدة سيارة سباق وهي تمر من أمامك بسرعة خاطفة. إذا التقطت صورة عادية بكاميرا تقليدية، فستبدو السيارة كخط ضبابي مشوش لأنها تحركت بسرعة أكبر من قدرة الغالق على التقاطها. وللحصول على صورة واضحة، ستحتاج إلى التقاط آلاف الصور في الثانية الواحدة. ولكن هنا تكمن المشكلة: التقاط هذا العدد الهائل من الصور سيملأ قرصك الصلب في ثوانٍ، وسوف يثقل كاهل حاسوبك بمحاولة معالجة كل تلك البيانات.
هذه هي المشكلة ذاتها التي يواجهها العلماء عندما يحاولون دراسة الجسيمات الدقيقة (مثل الميكروبلاستيك أو الخلايا) التي تتدفق عبر قنوات مجهرية. إنهم بحاجة لرؤيتها بسرعة، لكن الكاميرات العادية تخلق الكثير من "الضبابية" و"ضجيج البيانات".
الحل الجديد: كاميرا "مستشعر الحركة"
قام مؤلفو هذه الورقة البحثية ببناء نوع جديد من الأنظمة باستخدام كاميرا "عصبية" (neuromorphic camera)، وتُسمى أيضاً (كاميرا تعتمد على الأحداث - event-based camera). فكر في هذا ليس ككاميرا فيديو تلتقط صوراً، بل كمستشعر حركة فائق السرعة.
- كيف تعمل: تلتقط الكاميرا العادية صورة كاملة للمشهد بأكمله 30 أو 1,000 مرة في الثانية، حتى لو لم يكن هناك شيء يتحرك. أما الكاميرا العصبية فهي مختلفة: فكل بكسل (pixel) على مستشعرها يعمل كعين صغيرة مستقلة؛ حيث لا "تستيقظ" ولا ترسل إشارة إلا إذا رأت تغيراً في السطوع.
- التشبيه: تخيل غرفة مظلمة حيث تتدحرج كرة. الكاميرا العادية تلتقط صورة للغرفة المظلمة بأكملها كل ثانية، فتصور معظم الفراغ كظلام. أما الكاميرا العصبية فهي تشبه غرفة مليئة بالأشخاص الذين لا يصرخون "أنا أرى شيئاً!" إلا في اللحظة التي تمر فيها الكرة من أمامهم تماماً. إذا توقفت الكرة، تسود حالة الصمت في الغرفة. وهذا يعني أن النظام يسجل فقط ما يحدث بالفعل، متجاهلاً المساحات الفارغة.
إضافة الألوان دون المجهود الشاق
أراد الباحثون القيام بما هو أكثر من مجرد تتبع الحركة؛ أرادوا معرفة لون هذه الجسيمات الصغيرة غير المنتظمة (الأحمر، الأخضر، أو الأزرق).
- الحيلة: وضعوا "نافذة زجاجية ملونة" (قناع مرشح) أمام الكاميرا. هذه النافذة مقسمة إلى ثلاثة أقسام: قسم يسمح فقط بمرور الضوء الأحمر، وقسم للأخضر، وقسم للأزرق.
- النتيجة: عندما تتدحرج جسيمة ما، فإنها تعكس الضوء. فإذا كانت الجسيمة حمراء، فإنها ستتسبب في توليد الكثير من "الصرخات" (الأحداث) في القسم الأحمر من المستشعر، ولكن عدداً قلي جداً من الصرخات في القسمين الأخضر أو الأزرق. لا يحتاج الكمبيوتر لإعادة بناء صورة كاملة لمعرفة اللون؛ بل يكفي أن يعد أي قسم من المستشعر كان الأكثر نشاطاً.
ماذا وجدوا؟
اختبر الفريق هذا النظام مع خليط فوضوي من قطع البلاستيك الصغيرة والمتعرجة (ليست كرات مثالية) تتدفق عبر أنبوب. كان التدفق فوضوياً، مع وجود فقاعات واضطرابات، مما جعل من الصعب جداً على الكاميرات القياسية مواكبته.
- السرعة والوضوح: تتبع النظام الجسيمات التي تتحرك بسرعات عالية دون أي ضبابية ناتجة عن الحركة. كما استطاع تحديد مكان كل جسيمة بدقة وسرعتها، حتى عندما كان التدفق مضطرباً.
- دقة الألوان: نجحوا في تحديد ألوان الجسيمات. وبالنسبة للجسيمات الصغيرة (التي تقارب عرض شعرة الإنسان)، كان النظام صحيحاً في تحديد اللون بنسبة 82% من الوقت.
- كفاءة البيانات: هذا هو الانتصار الأكبر. للحصول على نفس السرعة والوضوح باستخدام كاميرا عالية السرعة قياسية، ستنتج 240 ضعف كمية البيانات. نظامهم الجديد فعال للغاية لدرجة أنه يمكنه مراقبة مساحة كبيرة من السائل المتدفق (460 مليمتر مربع في الثانية) دون الحاجة إلى حاسوب خارق لتخزين الملفات.
لماذا يهم هذا الأمر (وفقاً للورقة البحثية)
تزعم الورقة أن هذا يمثل خطوة كبيرة للأمام لأنه يحل مشكلة "المفاضلة". فعادةً، يتعين عليك الاختيار بين السرعة، أو الوضوح، أو أحجام البيانات المعقولة. هذا النظام ينجح في تحقيق الثلاثة معاً.
إنه يعمل بشكل جيد حتى مع العينات "الفوضوية" من العالم الحقيقي (الأشكال غير المنتظمة، الأحجام المختلفة، والتدفق العشوائي) بدلاً من مجرد الكرات المثالية والمنتظمة. ويشير المؤلفون إلى أنه بينما استخدموا قطعاً قياسية متوفرة في الأسواق لهذا الاختبار، فإن النظام قوي بما يكفي للتعامل مع الظروف الصعبة، مما يشير إلى أنه قد يكون أداة قوية لمهام الفحص عالية السرعة في المستقبل حيث تكون السرعة وكفاءة البيانات أمراً بالغ الأهمية.
غارق في أبحاث مجالك؟
تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.