एआई युग में ऑप्टिकल सिस्टम और लेंस डिजाइन का भविष्य

ChatGPT, Google Bard, और अन्य अत्याधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल की उत्पत्ति ने हमें दिखाया है कि कैसे कार्यों को उन इंजनों द्वारा प्रभावी ढंग से दोहराया जा सकता है। इसलिए, यह जानने में दिलचस्पी है कि हमारे क्षेत्र (या कोई अन्य क्षेत्र) भविष्य में कैसे प्रभावित हो सकते हैं। हमने पहले ही संभावनाओं की शुरुआत देखी है, विशेष रूप से LensNet 1 के साथ, जो ऑप्टिकल डिजाइनरों को सामान्य मामलों के लिए आरंभिक बिंदु प्रदान करता है; हम गहरे अध्ययन 2 के माध्यम से कुछ प्रकार के लेंस के समाधान क्षेत्र का भी अध्ययन कर सकते हैं; और हाल ही में, ऑप्टिकल सिस्टम की पूरी श्रृंखला को वस्तु से अंततः छवि प्रोसेसिंग तक अनुकरण करने के लिए गहरे अध्ययन के उपयोग पर कुछ पत्र आए हैं, जिसमें पहचान जैसे कार्य शामिल हैं। इन नवीनतम एंड-टू-एंड अनुकरणों ने दिखाया है कि कुछ मामलों में, कुछ कंप्यूटर कार्यों को अधिकतम करने के लिए ऑप्टिकल ऑप्टिमाइजेशन मानदंडों को फिर से परिभाषित करना आवश्यक है। संक्षेप में, कंप्यूटर को अपने कार्य को करने के लिए MTF के संदर्भ में अच्छे चित्र की आवश्यकता नहीं होती है। इस संदर्भ में, ये नए एआई दृष्टिकोण भविष्य को कैसे प्रभावित या बढ़ा सकते हैं। इस प्रस्तुति में, मैं पहले यह बताऊंगा कि पिछले 40 वर्षों में कैसे एआई ने ऑप्टिकल सिस्टम डिजाइन पर प्रभाव डाला है। फिर मैं उदाहरणों का उपयोग करके पिछले 5 वर्षों में कार्यों में असाधारण तेजी, जो विकल्प बनाए गए हैं या नहीं बनाए गए हैं, और प्रकाशनों से स्रोत कोड तक पहुंच रखने के महत्व पर चर्चा करूंगा। अंत में, मैं कुछ विचारों के साथ निष्कर्ष दूंगा कि आगे क्या हो सकता है या नहीं हो सकता है, और हम भविष्य के ऑप्टिकल सिस्टम डिज़ाइनरों के प्रशिक्षण में इन नई तकनीकों को कैसे शामिल कर सकते हैं। 1 Geoffroi Côté, Jean-François Lalonde, और Simon Thibault, "स्वचालित लेंस डिज़ाइन प्रारंभिक बिंदु की पीढ़ी के लिए गहरे अध्ययन-सक्षम ढांचा," Opt. Express 29, 3841-3854 (2021)। 2 Geoffroi Côté, Yueqian Zhang, Christoph Menke, Jean-François Lalonde, और Simon Thibault, "गहरे अध्ययन का उपयोग करके माइक्रोस्कोप उद्देश्यों के लेंस के समाधान क्षेत्र का अनुमान लगाना," Opt. Express 30, 6531-6545 (2022)।