과학자들은 동물의 적응 시각에서 영감을 받아 새로운 인공 눈을 개발했으며 터미네이터와 같은 공상 과학 영화에서 대중화되었습니다. 이 기술은 빛에 반응하여 자동으로 모양과 크기를 변경하는 액체 금속 동공을 사용하여 잠재적으로 로봇, 자율 주행 차량 및 고급 기계가 급변하는 환경에서 더 명확하게 볼 수 있도록 도와줍니다.
노스캐롤라이나 대학교 채플힐 캠퍼스, 웨스트레이크 대학교 및 기타 기관의 연구원들은 Science Robotics 저널에 발표된 연구에서 이 개념을 소개했습니다. 그들의 목표는 현대 머신 비전 시스템의 일반적인 문제를 해결하는 것이었습니다. 카메라와 센서는 어둠에서 밝은 햇빛으로 이동하는 등 조명 조건이 갑자기 변할 때 종종 어려움을 겪습니다.
생물학적 눈과 달리 많은 컴퓨터 비전 시스템은 과다 노출이나 낮은 조명을 보상하기 위해 소프트웨어 처리에 크게 의존합니다.
이러한 방법은 느리고 에너지 집약적이며 때로는 신뢰할 수 없습니다. 대신 새로운 시스템은 인간과 동물의 눈동자가 변화하는 빛 수준에 즉시 적응할 수 있도록 하는 자동 과정인 동공 빛 반사를 복제하여 자연에서 직접 영감을 얻습니다.
이 기술의 중심에는 공융 갈륨-인듐(EGaIn)으로 만들어진 액체 금속 동공이 있습니다. 이 물질은 유연한 마이크로채널 내에 내장되어 있으며 전기화학적 신호를 통해 제어됩니다. 밝은 빛이 인공 망막에 닿으면 액체 금속의 수축을 유발하는 전기 펄스가 생성되어 시스템에 들어오는 빛의 양이 줄어듭니다. 환경이 어두워지면 더 많은 빛을 포착하기 위해 동공이 다시 확대됩니다.
연구진은 또한 동공의 크기뿐만 아니라 모양도 변경할 수 있도록 시스템을 설계했습니다. 인간에게서 발견되는 것과 같은 원형 동공 외에도 이 장치는 고양이, 개구리, 양, 오징어와 같은 동물에서 볼 수 있는 모양을 복제할 수 있어 시각 시스템을 다양한 환경에 적응시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
인공 눈은 세 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다.
첫 번째는 곡선 구조로 배열된 감광성 광검출기로 만들어진 반구형 인공 망막입니다. 두 번째는 빛 신호를 전기 펄스로 변환하는 액체 금속 “뉴런”입니다. 세 번째는 해당 신호를 기반으로 조리개를 조정하는 적응형 액체 금속 동공입니다. 이러한 요소는 생물학적 눈이 빛 노출을 조절하는 방식을 모방하는 폐쇄 루프 시스템을 만듭니다.
초기 테스트에서는 이 접근 방식이 머신 비전을 크게 향상시킬 수 있음을 시사합니다. 한 실험에서는 적응형 동공 시스템이 활성화되었을 때 열악한 조명에서 이미지 인식 정확도가 약 68%에서 83% 이상으로 증가했습니다.
비전은 로봇, 드론, 자율주행차와 같은 신기술의 가장 중요한 기능 중 하나이기 때문에 이러한 개선이 중요합니다. 이러한 시스템은 예를 들어 어두운 터널에서 밝은 일광까지 조명이 빠르게 변할 수 있는 예측할 수 없는 실제 조건에서 작동해야 합니다.
액체 금속 동공과 같은 하드웨어 기반 솔루션은 속도와 에너지 효율성을 향상시키면서 복잡한 이미지 처리 알고리즘의 필요성을 줄일 수 있습니다. 따라서 이 기술은 전력 소비와 처리 속도가 중요한 모바일 시스템에 특히 유망합니다.
잠재적인 응용 분야는 로봇공학과 자율주행차를 뛰어넘습니다.
연구원들은 이 기술이 보안 카메라, 의료 영상 장치, 드론, 생물학적 뇌 기능을 복제하려는 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템을 개선할 수도 있다고 말합니다.
현재 인공 눈은 여전히 개념 증명 프로토타입이지만 팀은 이미 디자인을 개선하기 위해 노력하고 있습니다. 향후 연구에서는 액체 금속 액추에이터와 광검출기를 소형화하고, 에너지 효율성을 개선하고, 시스템을 실제 장치에 통합하는 데 중점을 둘 것입니다.
연구원들은 또한 색상 및 다중 스펙트럼 이미징을 포함한 추가 감지 기능으로 시스템을 확장하고 잠재적으로 촉각 또는 모션 센서와 결합하여 보다 포괄적인 인식을 갖춘 기계를 만들 계획입니다.
이러한 개발이 성공한다면 액체 금속 동공은 인간과 동물처럼 세상을 보는 기계를 향한 중요한 단계를 나타낼 수 있으며, 이를 통해 로봇과 차량은 훨씬 더 큰 인식을 가지고 복잡한 환경을 탐색할 수 있습니다.