• Электровелосипед Ariel Rider MUDD 72V может разгоняться до 105 км/ч (3 фото)

    Компания Ariel Rider открыла предзаказ на новый электробайк MUDD 72V. По своим возможностям он больше напоминает электрические мотоциклы начального уровня, чем классический велосипед.
    Читать дальше
  • Илон Маск запустил платёжный сервис X Money

    Платёжная служба Илона Маска X Money заработала для пользователей X Premium и Premium Plus. Им стали доступны основные финансовые сервисы платформы.
    Читать дальше
  • Гибридный самолёт впервые поднялся выше 9000 метров

    Важный шаг в развитии гибридных самолётов сделала американская компания GE Aerospace. Она впервые подняла гибридно-электрический самолёт на высоту свыше 9100 метров — уровень, на котором обычно летают пассажирские лайнеры.
    Читать дальше
  • Стартап Chip Motors показал универсальный электромобиль за $15 000 (4 фото)

    Американский стартап Chip Motors представил компактный электрокар Chip. Сам производитель называет его универсальным автомобилем для активного образа жизни. Машина рассчитана на короткие ежедневные поездки и относится к категории низкоскоростных транспортных средств.
    Читать дальше
  • Самый быстрый радиоуправляемый автомобиль обгоняет настоящие болиды (видео)

    Британский инженер Стивен Уоллис доказал, что радиоуправляемые машинки могут быть невероятно быстрыми. Его Mach Reaper установил мировой рекорд скорости и превзошёл показатели многих настоящих гоночных автомобилей.
    Читать дальше

Новый тип OLED позволит создавать компактные и лёгкие очки ночного видения с побочной функцией распознавания образов

19 сентября 2024 | Просмотров: 4 805 | Интересное

Учёные из США приблизились к созданию уникальных очков ночного видения, которые были бы не только компактными и лёгкими, но также обладали бы эффектом памяти на образы. Это позволило бы обеспечить предварительную обработку изображений нейронными сетями прямо на стёклах очков, без их загрузки в процессор. Но даже без ИИ новая разработка демонстрирует, насколько OLED-очки ночного видения могут оказаться легче современных аналогов.

Проект частично финансируется DARPA (Управление перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США) и в данный момент ведётся учёными из Университета Мичигана. Как известно, современные приборы ночного видения (очками их можно назвать с очень большой натяжкой) представляют собой устройства с вакуумными приборами и люминофором, которые со значительными затратами энергии преобразуют ближний инфракрасный свет в электроны и, после усиления, создают монохромную картинку на светящемся покрытии.

Учёные из США создали новый тип OLED (органических светодиодов), который реагирует на электроны и возбуждает фотоны видимого света. Представленный ими датчик и преобразователь ближнего инфракрасного излучения в видимое тоньше человеческого волоса — его толщин составляет менее 1 мкм. Он состоит из пяти слоёв и, в идеале, каждый попавший на него электрон превращает в пять фотонов.

Первый слой датчика возбуждает электроны от попадания фотонов ближнего инфракрасного света. Затем электрон пролетает пять слоёв OLED-плёнки. Глаза человека может достичь только один образовавшийся фотон видимого света, тогда как другие фотоны снова возбуждают электроны в первом слое и, таким образом, создают эффект усиления с положительной обратной связью без обычных громоздких и высоковольтных устройство по усилению электронного потока.

Экспериментальное устройство обладает скромным усилением всего в 100 раз. Современные приборы ночного видения способны усиливать сигнал до 10 тыс. раз. Учёные говорят, что конструкцию OLED-датчика можно дальше оптимизировать, добиваясь большего усиления и, соответственно, более высокой чувствительности к инфракрасному свету. Но даже сейчас лёгкость и компактность новой конструкции очков с точки зрения эффективности и экономности питания позволяет многократно превзойти коммерческие приборы ночного видения.

Что касается сопутствующего эффекта памяти OLED-очков, то он в определённом смысле будет помехой ночному зрению. Тем не менее, учёные уже нашли ему применение в виде нейросетей для распознавания образов на уровне стёкол без загрузки в процессор. Это определённо может пригодиться для систем машинного зрения, но впереди ещё много работы, хотя исследователи говорят, что запустить разработку в производство труда не составит — они взяли готовые технологии и просто нашли их удачное сочетание.

Комментарии: 0

В Вашем браузере отключен JavaScript. Для корректной работы сайта настоятельно рекомендуется его включить.