Чтобы улучшить изображение, ученые из Принстона работали над процессами производства изображения, предшествующими и последующими. Передача данных — сложная задача индивидуальной настройки каждого из миллионов оптических антенн. Действительно, из-за их количества, а также сложности их взаимодействия со светом задача огромна. Поэтому один из исследователей, Шейн Колберн, разработал компьютерную модель, способную автоматизировать настройку антенн с достаточной точностью для их правильной оптимизации.
После получения этого изображения ученые использовали алгоритм реконструкции. Эта нейронная нанооптическая сеть, способная распознавать дефекты изображения и корректировать их на основе «изученных» данных, таким образом, позволила достичь желаемого качества. «Мы демонстрируем качество изображения, сравнимое с качеством изображения большого шестиэлементного бизнес-объектива, даже несмотря на то, что объем нашей разработки в 550 000 раз меньше«, — говорится в их отчете.
Кроме того, используемый материал, нитрид кремния, похож на стекло, что совместимо со стандартными методами производства полупроводников, используемых для компьютерных чипов. Другими словами, возможно крупномасштабное производство по более низкой цене, чем обычные объективы для камер, говорят ученые. Они все еще работают над усовершенствованием своего открытия, чтобы, например, можно было обнаруживать объекты или воспринимать определенные элементы. Эти дополнительные возможности могут оказаться полезными в области медицины и робототехники. Тем временем, они уже представляют, что их изобретение может изменить способ проектирования объектов. Что если бы любая поверхность могла стать камерой?