Een team van onderzoekers van de UCLA Samueli School of Engineering heeft een nieuwe benadering van een oud probleem gedemonstreerd:het meten van spectra van licht, ook wel spectroscopie genoemd. Door gebruik te maken van schaalbare, kosteneffectieve nanofabricagetechnieken, evenals AI-gestuurde algoritmen, ze hebben een systeem gebouwd en getest dat compacter is dan conventionele spectrometers, terwijl het ook extra ontwerpvoordelen biedt.

Spectroscopie is een centraal hulpmiddel voor veel toepassingen in de levenswetenschappen, medicijn, astrofysica en andere gebieden. Conventionele spectrometers splitsen licht in zijn samenstellende kleuren, zodat de intensiteit van elke kleur kan worden gemeten. Dit leidt tot verschillende beperkingen en ontwerpcompromissen:een fijnere spectrale resolutie (met een kleinere afstand tussen detecteerbare kleuren of golflengten) kan het gebruik van duurdere hardware vereisen, de fysieke voetafdruk van het apparaat vergroten en mogelijk de signaalsterkte opofferen. Dit kan problematisch zijn voor toepassingen die een hoge gevoeligheid vereisen, hoge spectrale resolutie, en compact systeemontwerp. Het biedt ook verdere uitdagingen voor hyperspectrale beeldvorming, waarbij een spectrum wordt vastgelegd voor elke pixel in een afbeelding, een techniek die vaak wordt gebruikt voor teledetectietaken zoals milieumonitoring voor het beoordelen van de gezondheid van gewassen of de prevalentie van broeikasgassen naast andere toepassingen.

De aanpak van de UCLA-onderzoekers, aangedreven door AI, herziet het spectroscopieprobleem van de grond af. In plaats van te vertrouwen op het splitsen van het licht in een regenboog van samenstellende golflengten, een nanogestructureerde chip deconstrueert het licht spectraal met behulp van honderden unieke spectrale filters parallel. Deze chip gebruikt plasmonische structuren als spectrale encoder, die is samengesteld uit 252 tegels, elk met een uniek patroon op nanoschaal dat een duidelijk lichtspectrum doorlaat. Met andere woorden, het onbekende spectrum van te meten licht is "gecodeerd" in de transmissie van elk van deze plasmonische tegels. Deze nanogestructureerde encoder is gefabriceerd via een imprint-lithografieproces dat de productiekosten drastisch zou kunnen verlagen en schaalbaarheid naar grote productievolumes mogelijk zou maken.

Het licht dat door de spectrale encoderchip wordt uitgezonden, wordt opgevangen met behulp van een standaard, goedkope beeldsensor die routinematig wordt gebruikt in onze mobiele telefooncamera's, het produceren van een beeld dat vervolgens wordt ingevoerd in een neuraal netwerk dat belast is met het reconstrueren van het onbekende spectrum van licht uit de gecodeerde beeldinformatie. Dit neurale netwerk voor spectrale reconstructie bleek veel sneller nauwkeurige resultaten te produceren dan andere benaderingen van computationele spectroscopie, wat een resultaat oplevert in minder dan een dertigste van een milliseconde. Dit nieuwe door AI aangedreven spectrometerraamwerk toont een pad rond de typische afwegingen tussen apparaatkosten, maat, resolutie en signaalsterkte.

"We demonstreren hier niet alleen een proof-on-concept-apparaat, " zei Aydogan Ozcan, Chancellor's Professor of Electrical and Computer Engineering en Associate Director van het California NanoSystems Institute (CNSI), wiens groep het onderzoek heeft uitgevoerd. "We presenteren een geheel nieuw raamwerk voor spectrometerontwerp op chipschaal. Het neurale netwerk, het trainingsspectrum, de nano-encoder geometrieën en materialen; elk van deze componenten kan worden geoptimaliseerd voor verschillende toepassingen of specifieke taken, compact maken, kosteneffectieve spectrometers die metingen van hoge kwaliteit produceren voor een bepaald type monster of spectraal regime."

Dit AI-enabled on-chip spectrometerraamwerk zou verschillende toepassingen kunnen vinden, variërend van milieumonitoring van gassen en toxines, tot medische diagnostiek waarbij spectrale informatie nodig is om de aanwezigheid van verschillende biomarkers te onderscheiden. De onderzoekers merken ook op dat de plasmonische tegels kunnen worden verkleind en mozaïekvormig (zoals een camerapixelraster) om hyperspectrale beeldvorming uit te voeren, die van belang kunnen zijn bij, bijvoorbeeld, autonome teledetectie waar compact, lichtgewicht vormfactor is essentieel.

De andere auteurs van het werk waren de onderzoekers van Electrical &Computer Engineering, Calvin Brown, Artem Goncharov, Zachary S. Ballard en Yunzhe Qiu, niet-gegradueerde studenten Mason Fordham en Ashley Clemens, en adjunct-hoogleraar elektrische en computertechniek Yair Rivenson.

De studie werd gepubliceerd in het tijdschrift ACS Nano .