多伦多大学建立新人工智能算法 可以捕捉运动中的光子

盖世汽车讯 闭上眼睛，想象一下《黑客帝国》中标志性的“子弹时间”场景——Keanu Reeves饰演的Neo以慢动作躲避子弹。现在想象一下能够见证同样的效果，但不是飞速的子弹，而是看到移动速度快一百万倍的东西：光本身。

据外媒报道，多伦多大学（University of Toronto）的计算机科学家建立先进的摄像头装置，可以从任何角度可视化运动中的光，为进一步研究新型3D传感技术开辟了道路。

图片来源：多伦多大学

研究人员开发了一种复杂的人工智能算法，可以模拟超快场景（光脉冲快速穿过汽水瓶或从镜子反射回来）从任何有利位置看起来的样子。相关研究论文发表在arXiv预印本服务器上。

艺术与科学学院计算机科学系助理教授David Lindell表示，这一壮举需要能够生成视频，其中摄像头似乎在光子传播时“飞”在光子旁边。

“我们的技术可以捕捉和可视化光的实际传播，同时呈现同样戏剧性的慢速细节，”Lindell表示。“我们可以在通常看不见的光速时间尺度上瞥见世界。”

研究人员认为，这种方法最近在2024年欧洲计算机视觉会议（2024 European Conference on Computer Vision）上提出，可以在几个重要的研究领域释放新的能力，包括：先进的传感能力，如非视线成像，允许观察者使用多次反射光来“看到”角落或障碍物后面的东西；通过散射介质成像，如雾、烟、生物组织或浑浊的水；以及3D重建，其中了解多次散射光的行为至关重要。

除了Lindell,，研究团队还包括多伦多大学计算机科学博士生Anagh Malik、四年级工程科学本科生Noah Juravsky、Kyros Kutulakos教授、斯坦福大学副教授Gordon Wetzstein 和博士生Ryan Po。

研究人员的关键创新在于他们开发的AI算法，可以从任何视角可视化超快视频——这一挑战在计算机视觉中被称为“新视角合成”。

传统上，新颖的视图合成方法是为用普通摄像头拍摄的图像或视频而设计的。然而，研究人员将这一概念扩展到处理以与光速相当的速度运行的超高速摄像头拍摄的数据，这带来了独特的挑战——包括该算法需要考虑光速并模拟光在场景中的传播方式。

通过次工作，研究人员观察到了运动中的光的移动摄像机可视化，包括通过水折射、从镜子反射或从表面散射。他们还展示了如何可视化仅在光速的很大一部分下发生的现象，正如Albert Einstein所预测的那样。

例如，研究人员可视化了“探照灯效应”，即物体在向观察者移动时会变得更亮，以及“长度收缩效应”，即快速移动的物体在行进方向上看起来更短。研究人员还能够创建一种方法来观察物体在如此高的速度下如何收缩长度。