• Nevavprestij
KÜLTÜR-SANATHaber Girişi : 29 Ekim 2019 22:09

Örümceklerin gözleri kameralara ilham veriyor

Örümceklerin gözleri kameralara ilham veriyor
Harvard'da örümceklere ilişkin yapılan araştırmada örümcek gözlerinin kameralara ilam verdiği ortaya çıktı. Bilim insanları doğanın bu mucizesini, yeni lenslerinde kullanıyor.

Örümcekler başarılı avcılar olarak üstün görme yetilerinden yararlanıyorlar. Gecenin karanlığında avlanabilen bu eklem bacaklılar, derinlik algılama konusunda da ustalar. Bilim insanları doğanın mucizesini, yeni lenslerinde kullanıyor. Robotlar ve makineler, günlük hayatımızı etkilemeye devam ediyor ve işlevlerini gerçekleştirebilmeleri için 3 boyutlu görüşe ihtiyaç duyuyorlar. Ancak iPhone'lardaki çentikten de anlaşılacağı gibi derinlik algılayıcı kameralar hala oldukça hantal. Bazı örümceklerin avlarına olan mesafeyi nasıl algıladıklarından ilham alan yeni bir yaklaşım, bunu değiştirebilir. Zıplayan örümceklerin kafalarında yapılandırılmış ışık projektörleri gibi şeyler tabii ki yer almıyor. Ancak etkili bir avcı olabilmek için nereye gittiklerini ve ne yakaladıklarını görebilmeleri gerekiyor. Peki bunu nasıl yapıyorlar? Eklem bacaklılara özgü ilginç bir yöntemle.

voyage otel

Örümceklerin gözleri farklı görüntüler yakalayarak ondan ipuçları almak yerine, aslında her biri kendi içinde derinlik algılayıcı bir sistem olarak çalışıyor. Her bir göz çok katmanlı olup, mesafeye bağlı olarak görüntüyü farklı miktarlarda bulanıklaştırma görevi gören şeffaf retinalara sahip. Farklı gözlerden ve katmanlardan alınan farklı bulanıklık verileri, örümceğin küçük sinir sisteminde karşılaştırılıyor ve doğru bir mesafe ölçümü üretiyor.

Harvard'daki araştırmacılar, örümceklere benzer bir yaklaşımı kullanan ve geleneksel optik bileşenler olmadan derinlik algılama yeteneğine sahip yüksek teknolojili bir lens sistemi yarattılar. Elektrik mühendisliği profesörü Federico Capasso ve ekibi tarafından yaratılan "metalens", gelen bir görüntüyü örümceğin gözünde olduğu gibi farklı bulanıklık oranlarında iki benzer görüntü olarak algılıyor. Bu görüntüler örümceğinki gibi bir algoritma kullanılarak karşılaştırılıyor. Çok hızlı ve etkili sonuçlar veren yöntem gerçek zamanlı görüntü derinliği hesaplaması yapıyor.