Il team del MIT ha progettato una rete neurale convoluzionale e ha costruito un database personalizzato di 4.000 coppie di immagini generate al computer per il progetto.I ricercatori del Massachusetts Institute of Technology hanno sviluppato un metodo per produrre ologrammi istantaneamente. Il metodo si basa sul deep learning e può essere eseguito su uno smartphone. Il team ha utilizzato il deep learning per l’olografia generata dal computergrammi in tempo reale. I ricercatori hanno sviluppato una rete neurale convoluzionale che genera 4.000 copie di immagini. Ogni coppia ha abbinato un’immagine, comprese le informazioni sul colore e sulla profondità per ciascun pixel, con il suo ologramma corrispondente. I ricercatori hanno utilizzato scene con forme e colori complessi e variabili, con la profondità dei pixel distribuiti uniformemente dallo sfondo al primo piano e con una nuova serie di calcoli sulla fisica per gestire l’occlusione. Questo approccio ha prodotto dati di allenamento fotorealistici.Imparando da ciascuna coppia di immagini, la rete tensore ha modificato i parametri dei propri calcoli, migliorando successivamente la sua capacità di creare ologrammi. Utilizzando le sue proprietà fisiche, la rete completamente ottimizzata opera più rapidamente dei suoi calcoli basati sulla grandezza.”Le persone in precedenza pensavano che con l’hardware esistente di livello consumer, fosse impossibile eseguire calcoli olografici 3D in tempo reale”, ha affermato Liang Shi, autore dello studio e di dottorato presso il Dipartimento di ingegneria elettrica e informatica (EECS ) del MIT. “Si dice spesso che i display olografici disponibili in commercio saranno disponibili tra 10 anni, ma questa affermazione esiste da decenni”, ha aggiunto Shi.Shi crede che l’aiuto dell'”olografia tensoriale” accelererà le linee temporali di sviluppo dell’olografia 3D di 10 anni.
