Wien – Terahertzstrahlen haben eine deutlich größere Wellenlänge als sichtbares Licht und können deshalb viele Materialien durchdringen, darunter auch biologisches Gewebe. Metall oder Wasser dagegen lässt sie nicht durch. Daher kann man Terahertzstrahlen beispielsweise nutzen, um in einer Holzkiste versteckte Metallobjekte abzubilden. Mit Hilfe eines selbstlernenden Systems ist es Wiener Physikern nun gelungen, verborgene Objekte mit nur einem einzelnen Strahlungssensor und einer einzigen Messung zu erkennen.

Üblicherweise würde man eine Kamera verwenden, um verborgene Objekte mit Hilfe von Terahertzstrahlen nachzuweisen. Sie nimmt ein hochauflösendes Bild im entsprechenden Wellenlängenbereich auf und aus der Summe der einzelnen Bildpunkte ergibt sich ein Schatten in Form des Objekts.

Der innovative Versuchsaufbau an der TU Wien macht mit nur einer einzigen Messung verborgene Objekte sichtbar.
Foto: TU Wien

Ein Sensor, eine Messung

Ein Forscherteam vom Institut für Photonik der Technischen Universität (TU) Wien ist der Frage nachgegangen, wie man zu einem ähnlichen Ergebnis kommt, wenn man nur einen einzelnen Terahertz-Sensor hat, der eine einzige Messung durchführt. Dass sich ein Objekt im Terahertzstrahl befindet, lässt sich erkennen, denn es verringert die Gesamtintensität der einfallenden Strahlung. Die Form lässt sich so allerdings nicht feststellen.

Die TU-Forscher um Benedikt Limbacher haben daher eine spezielle Maske zwischen Objekt und Sensor platziert, die dynamisch von einem maschinellen Lernalgorithmus verändert wird und damit an unterschiedlichen Stellen unterschiedlich viel Strahlung durchlässt. Diese Reststrahlung wird dann auf den Sensor fokussiert und dort registriert.

Maschinenhilfe

Wenn exakt eingestellt wird, an welchen Punkten die Maske wie viel Strahlung durchlässt, "kann man an der Gesamtsumme der Terahertzstrahlung das Objekt erkennen". Das Kunststück dabei ist, die Maske so einzustellen, dass man am einzelnen Sensorsignal das Objekt erkennen kann. Dafür wird eine "spezielle Variante maschinellen Lernens verwendet", so Limbacher.

Das Konzept dahinter: Eine Maske wird beleuchtet, dadurch lässt sich steuern, welchen Anteil eines anderen Strahls sie passieren lässt.
Illustr.: TU Wien

Dabei werden keine mathematischen Operationen digital durchgeführt, sondern optisch und analog – die Operationen werden also nicht berechnet, sondern gemessen. Das am Sensor eintreffende Signal wird verwendet, um die Maske anzupassen. Dadurch ändert sich wiederum das Signal am Sensor. Das geht so lange, bis eine Masken-Konfiguration gefunden wurde, die es erlaubt, ein Objekt zuverlässig zu erkennen – unabhängig davon, an welcher Stelle des Blickfelds es sich befindet.

Schnell und störungstolerant

Den Wissenschaftern zufolge ist die Technik nicht nur einfach, sondern auch schnell und tolerant gegenüber Störungen. "Wir zeigen hier, dass maschinelles Lernen nicht immer nur am Computer stattfinden muss", sagte Limbacher. Der Erfolg ihres im Fachjournal "APL Photonics" veröffentlichten Ansatzes bestehe darin, digitale und analoge Welt nahtlos zu verbinden. (red, APA, 10.1.2021)