AIを用いた補償光学とレーザー加工への応用

宇都宮大学 工学部 基盤工学科
情報電子オプティクスコース 准教授　長谷川 智士 氏

　補償光学は、天文学、光学顕微鏡、光計測、レーザー加工の分野において、大気の揺らぎや外部振動、試料内部の観察時の屈折率ミスマッチ、光学素子の収差の補正に広く応用されている。補償光学において、波面計測は重要であり、主に光干渉計や波面センサーが用いられてきた。一方で、機械学習アルゴリズムの進展やGPUによる高速計算の実現を背景として、近年では機械学習を用いた波面計測が可能となっている。この手法は、特殊な光学系を必要とせず、通常のイメージセンサーだけで波面計測を簡便に行える点が特徴である。
　本講演では、機械学習を活用した補償光学技術とそのレーザー加工への応用について紹介する。

光学設計におけるAI技術応用

（株）東芝 総合研究所 フェロー　大野 博司 氏

　屈折率分布型媒質を利用した光学素子は、さまざまな分野で幅広く用いられている。例えば、ロッド状のGRIN（Gradient-index）レンズは、コンパクトで高い結像性能を実現でき、スキャナーや内視鏡などに利用されている。また、異なる複素屈折率膜を積層した光学多層膜は、反射防止膜、カラーフィルターなどに利用されている。しかし、これらの光学設計には、光の伝搬の逆問題を解く必要がある。つまり、屈折率分布が与えられた場合に光の伝搬を解く順問題に対し、逆に、所望の光伝搬を実現する屈折率分布を見出さなければならない。このような逆問題を解くためには、AI（Artificial Intelligence）技術の一つの深層ニューラルネットワーク（DNN）が有効である。
　本講演では、事前の訓練データを必要としない「教師なしDNN」を用いて屈折率分布型媒質を設計する手法を開発したので紹介する。

休憩

符号化撮像と画像再構成

大阪大学 大学院基礎工学研究科 准教授　中村 友哉 氏

　符号化光学系を介した計測系と、復号化演算による画像再構成系の協調設計に基づく符号化撮像法は、従来の結像光学を元にしたイメージング手法の物理限界を突破する新技術として近年活発に研究されている。
　本講演では、符号化撮像法について、光学設計及び高度情報処理アルゴリズム開発の両観点から、原理の説明、実験例の紹介、及び最新研究動向の解説を行う。

光学技術者へのAI技術習得サポートに関する取り組み

群馬大学 数理データ科学教育研究センター 教授
鈴木 裕之 氏

　日本光学会AI Opticsグループでは、AIと光学の融合分野に関する最新研究を紹介する講演会や、AI技術を実装するためのプログラミング講習会など、光学技術者に必要なAI技術を習得するためのサポート活動を行っている。実装技術の習得サポートについては、Zoom上で講師やTAのサポートを受けながらプログラミング技術を学ぶオンライン講習会を実施しており、プログラミング初心者でも深層学習などのAI技術の実装方法を学ぶことができる。
　本講演では、まずAI Optics研究グループの活動概要を説明し、AI Optics研究グループがこれまでに開催した初心者、初級者を対象としたAIプログラミング講習会の内容を紹介する。