人間の目の能力を超えたものを見る力

私たちが見ることができるさまざまな色は、光のさまざまな波長に基づいています。 人間の目は、450 ～ 650 ナノメートルの範囲をカバーする 300 つの帯域 (赤、緑、青) の波長を検出して区別することができますが、その範囲外に存在する何百もの他の光帯域からの光を見ることはできません。 ハイパースペクトル イメージングと呼ばれる技術があり、私たちの周りの世界で何が起こっているかをより詳細に把握できます。 プリズムを使用して最大 XNUMX バンドの光を分離し、検出したエネルギーを波長ごとにデジタル化する特殊なカメラがあります。 これらのカメラには、非常に幅広い潜在的な用途があります。 たとえば、温室効果ガスの排出量を監視したり、混合された透明なプラスチックの違いを見分けたり、梱包ラインで果物の熟度を測定したりするために使用できます。

これらのハイパースペクトル カメラのメーカーはいくつかありますが、少なくとも現時点では、約 20,000 ドルからと非常に高価です。 彼らが使用するカメラ固有のソフトウェアは、他のシステムとの統合が容易ではありません。 この拡張された世界観に伴うもう XNUMX つの課題は、データ量に関係しています。これらのカメラは、毎秒約 XNUMX ギガビットのデータを生成します。

Metaspectral という会社があり、ハードウェアとソフトウェアを組み合わせてこのデータ ソースをより使いやすくすることで、ハイパースペクトル イメージングの可能性を広げようとしています。 彼らは、任意のハイパースペクトル カメラに接続できる圧縮アルゴリズムを実行する「デバイスに依存しない」エッジ デバイスを使用し、そのデータ出力を管理可能なフローに変換します。 同社独自の Fusion AI プラットフォームは、使い慣れたユーザー ソフトウェアとのインターフェイス、ロボティクスの駆動、または人工知能や深層学習システムへのフィードに使用できます。

Metaspectral は最近、SOMA Capital、Acequia Capital、カナダ政府、およびジュード ゴミラとアラン ラトリッジを含むエンジェル投資家からシード ラウンドで 4.7 万ドルを調達しました。 同社は、Francis Doumet (CEO) と Migel Tissera (CTO) によって共同設立されました。 Tissera は、その製品について次のように説明しています。 これを深層学習の進歩と組み合わせてサブピクセル レベルの分析を実行することで、従来のコンピューター ビジョンよりも多くの洞察を引き出すことができます。これは、データにスペクトル次元に関するより多くの情報が含まれているためです。」

実際、ハイパースペクトル イメージングは​​、さまざまなスケールで使用できます。 たとえば、Metaspectral のシステムの最も開発されたアプリケーションの XNUMX つは、混合リサイクル材料の選別ラインでクローズアップ カメラを使用することです。そこでは、再処理に必要な非常に純粋なストリームに選別できるように、化学組成によって透明なプラスチックを区別できます。 .

カナダ最大の廃棄物リサイクル業者は現在、このシステムを使用しています。 組み立てラインや果物の選別における品質保証のためのクローズアップ アプリケーションは他にもあります。

反対に、カメラは、画像の各ピクセルが 30m x 30m の正方形 (900 平方メートル) を表す衛星からデータを生成することができます。 カナダ宇宙庁は、このアプローチを使用して、温室効果ガスの排出量を追跡し、フラックス レートを経時的に比較することで、農地または森林地の土壌炭素隔離を推定しています。 この技術は、国際宇宙ステーションでの将来の展開も予定されています。 森林の山火事のリスク評価は、処方的火傷などの行動を導くもう XNUMX つの潜在的なアプリケーションです。

農業に特に役立つもう 50 つのオプションは、100 ～ 2 メートルで飛行するドローンにカメラを配備することです。 その場合、データの各ピクセルは 2cm x XNUMXcm の領域を表すことができ、非常に多くの異なる波長を監視する機能により、侵入雑草、昆虫の活動、人間が目にする前の段階での真菌感染、水の早期兆候の早期検出が可能になります。または栄養素の欠乏、または収穫時期を導くための作物の成熟パラメータ。 耕作地の土壌からの温室効果ガスやアンモニアの排出量を追跡することで、耕作の削減、被覆栽培、可変率の施肥、「制御された車輪交通」などの特定の農業慣行によってそれらがどのように影響を受けるかをよりよく理解できる可能性があります。 現時点で必要なのは、画像データを問題の変数の測定値と結び付けるための大量の「グラウンド トゥルース」研究ですが、Metaspectral から利用できるデータ圧縮とインターフェイス機能を使用すると、これははるかに簡単になります。

XNUMX つの希望は、Metaspectral プラットフォームによって促進されるハイパースペクトル イメージングの多様なアプリケーションが、カメラに対する十分な需要を生み出し、製造コストの学習曲線をさらに押し下げることです。