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Des chercheurs du MIT ont utilisé le deep learning pour générer des hologrammes 3D instantanément

En 2018, plusieurs études démontraient comment le deep learning permettrait de développer des applications pratiques aux hologrammes. Dans le cadre d’une recherche soutenue en partie par Sony, des chercheurs du Massachussetts Institute of Technology (MIT) ont développé une nouvelle méthode pour produire des hologrammes en trois dimensions, basée justement sur le deep learning. Ces hologrammes pourraient être utiles pour l’impression 3D ou pour améliorer les systèmes de réalité virtuelle.

Les hologrammes, une solution alternative à la réalité virtuelle telle qu’on la connait

À la différence des hologrammes qui offrent une représentation 2D ou 3D d’un environnement ou d’une personne, la réalité virtuelle crée une illusion de visualisation 3D bien que l’utilisateur regarde un écran 2D à distance fixe à l’aide de son dispositif. Pour l’instant, ce mécanisme n’a pas remplacé les télévisions, les smartphones ou les ordinateurs dans le cadre de la visualisation d’une image ou d’une vidéo notamment du fait des fatigues oculaires et nausées engendrées.

Les chercheurs ont donc essayé de se tourner vers les hologrammes, qui permettent à l’œil d’ajuster la profondeur focale pour se concentrer alternativement sur le premier plan et l’arrière-plan, évitant ainsi les effets désagréables liés parfois à la réalité virtuelle. Ils ont tenté de créer, dans un premier temps, des hologrammes générés par des ordinateurs, mais ce processus nécessite un supercalculateur. Celui-ci passe par des simulations physiques, ce qui prend du temps et donne des résultats pas forcément satisfaisants. Pour générer une image holographique, le système peut mettre plusieurs minutes.

Mais cette année, des chercheurs du MIT ont réalisé une étude afin de trouver une façon de produire des hologrammes de bonne qualité, et presque instantanément. Leurs recherches ont fait l’objet d’un article écrit par Liang Shi, Beichen Li, Changil Kim, Petr Kellnhofer et Wojciech Matusik.

Le deep learning pour accélérer l’holographie

Pour éviter d’utiliser un supercalculateur en cluster pour exécuter les simulations physiques nécessaires à la conception d’un hologramme, l’équipe de Liang Shi a adopté une approche différence : faire en sorte que l’ordinateur apprenne ces simulations physiques. Ils ont donc utilisé le deep learning afin d’accélérer le processus d’holographie générée par l’ordinateur, ce qui permet la génération d’hologrammes en temps réel. L’équipe a également conçu un réseau de neurones convolutif pour parvenir au résultat escompté.

Ensuite, l’équipe de chercheurs a construit une base de données personnalisée composée de 4 000 paires d’images générées par ordinateur. Pour créer les hologrammes 3D pour arriver à la conception de cette base de données, des scènes avec des formes et des couleurs variables ont été utilisées afin de répartir les pixels uniformément de l’arrière-plan vers le premier plan. C’est avec ces hologrammes que le modèle a ensuite pu s’entrainer.

En apprenant de chaque paire d’images, le système a peaufiné ses paramètres de calcul, améliorant successivement sa capacité à créer des hologrammes.

Une utilisation possible pour l’impression 3D

L’holographie 3D en temps réel améliorerait un grand nombre de systèmes, de la réalité virtuelle à l’impression 3D. L’équipe affirme que le nouveau système pourrait aider à immerger les utilisateurs de réalité virtuelle dans des paysages plus réalistes, tout en éliminant la fatigue oculaire ou autres effets secondaires issus de l’utilisation de la réalité virtuelle à long terme.

L’holographie tridimensionnelle pourrait également stimuler le développement de l’impression 3D volumétrique, selon les chercheurs. Cette technologie pourrait s’avérer plus rapide et plus précise que la méthode traditionnelle couche par couche, car l’impression 3D volumétrique permet la projection simultanée de l’ensemble du motif 3D. D’autres applications incluent la microscopie, la visualisation de données médicales et la conception de surfaces aux propriétés optiques uniques.


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Zacharie Tazrout

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