メタレンズのPolarEyesカメラ技術がスマートフォンに偏光データをもたらす

車に搭載されたカメラが路面のブラックアイスバーンを識別し、運転前に警告を発してくれることを想像してみてください。あるいは、携帯電話のカメラが皮膚の病変が癌の可能性を判断できるとしたらどうでしょう。あるいは、マスクを着用していてもFace IDが機能するとしたらどうでしょう。これらはすべて、Metalenz社が新しい偏光技術「PolarEyes」で売り出している可能性です。

同社は昨年、モバイル機器向けに「光学メタサーフェス」と呼ばれる平面レンズシステムを発表しました。このシステムは、従来のスマートフォンカメラと同等、あるいはそれ以上の高画質を実現しながら、省スペース化を実現しています。多くのスマートフォンカメラで採用されているように、複数のレンズ要素を積み重ねる設計では、かさばる「カメラバンプ」が必要になりますが、Metalenzのソリューションは、光線を曲げてカメラセンサーに届けるナノ構造を備えた単一のレンズを採用することで、従来のシステムで撮影した写真と同等の明るさと鮮明さの画像を生成します。MetalenzのCEOであるロブ・デブリン氏は、この技術を2022年第2四半期に製品化する予定だと述べています。

しかし、Metalenzの最新発表は、2023年にデバイスに搭載される可能性のある第二世代バージョンと考えてみてください。同じ技術を基盤としていますが、ナノ構造によって光の偏光情報を保持できるようになりました。スマートフォンに搭載されているような通常のカメラは、このデータを取得できず、光の強度と色に焦点を合わせるだけです。しかし、追加のデータストリームがあれば、スマートフォンはすぐに新しい機能を学ぶことができるかもしれません。

ちょっと待ってください、分極化とは何ですか?

光は電磁波の一種であり、波として伝わります。光が結晶などの特定の物体と相互作用すると、その波形は変化し、独特の特徴を持って振動し始めます。

「偏光情報は、光の方向を教えてくれます」とデブリン氏は言います。「滑らかなものや粗いものに反射してカメラに入射する光、あるいはエッジに当たった光や特定の分子と反応した光は、実際に反射した物質や分子、何によって大きく異なる方向に進みます。この情報があれば、このコントラストが得られ、物体が何で構成されているかを理解できるのです。」

こう考えてみてください。路肩の通常の氷に反射する光の波は、黒氷に反射する光の波とは異なる振動をします。カメラがこの情報を捉えることができれば、それをコンピュータービジョンの機械学習アルゴリズムに入力し、黒氷と通常の氷の違いを学習させることができます。そうすれば、車は迫り来る危険をドライバーに知らせることができるのです。

意識しているかどうかに関わらず、偏光現象は既に目にしたことがあるでしょう。偏光フィルターは、テレビやコンピューターモニターの液晶パネルや偏光サングラスに使われており、まぶしさや反射を抑え、特定の光波を分離する役割を果たしています。しかし、異なる光波の特定の振動特性を捉える偏光イメージングは、これまで主に科学研究室や医学研究室の枠内にとどまっていました。例えば、メリーランド大学ボルチモア・カウンティ校の視覚生態学者トム・クロニン氏は、シャコを研究しています。シャコは光の偏光を感知する能力を持ち、水中の霞んだ状況でも視界を確保できることで知られています。「彼らはこの能力を、互いに会話したり、方向を定めたりするためにも利用しています」と、クロニン氏はこの風変わりなストマトポッドについて語ります。

偏光イメージング機器は一般的に大きくて高価ですが、PolarEyes システムはスマートフォンのカメラの代わりになるほどコンパクトでコスト効率に優れています。

二極化した権力

ブラックアイスの例以外にも、デブリン氏によると、スマートフォンは偏光情報の豊富なデータセットを活用して、顔認証の偽装を試みている人物を検知できるという。人間の皮膚から反射する光の偏光は、顔の2D画像やシリコンマスクから反射する光の偏光とは異なる。Metalenzの設計によって収集された情報は、顔の下半分をマスクで覆っている場合でも、本人確認に利用できる可能性がある。

医療分野では、既に偏光情報を利用して皮膚がん細胞を特定しています。皮膚病変の写真を撮って医療研究所に送信し、さらに分析できるようになることを想像してみてください。また、このカメラを使って周囲の空気を分析し、汚染物質が光を反射する振動特性が清浄な空気とは異なることから、空気の質を把握できるようになるかもしれません。

新しいMetalenzの設計は、第一世代製品と同様のナノ構造を採用しています（製造プロセスも同じです）。デブリン氏によると、違いは、新しいレンズのナノ構造が「入射光を単一の物体の4つの異なる画像に分割する」ように設計されていることです。これらの画像はそれぞれ、取得された偏光データを保持します。このレンズをスマートフォンに組み込んだ場合でも、同じカメラ体験が得られますが、ファイルサイズは大幅に大きくなります。デブリン氏によると、このレンズを搭載したカメラは、薄暗い部屋など、あらゆる照明条件で劣化することなく偏光データを取得できるとのことです。

ソニーは数年前、このデータも取得できる偏光イメージングセンサーを発表し、機械学習アルゴリズムがこの豊富なデータセットを取り込み、活用するメリットを強調しました。デブリン氏によると、このセンサーは光を保持する効率があまり良くなかったとのことですが、Metalenzのアプローチにより、特定のイメージセンサーに依存する必要がなくなります。同社のメタサーフェスを既存のイメージングセンサーの前に置くだけで、より豊富な偏光データが得られます。

10年前に世界初のシングルチップ偏光カメラの設計に携わったイリノイ大学の研究者、ヴィクトル・グルエフ氏は、当時この技術の用途を見つけるのは難しかったと語る。ソニーのセンサーが発売されると、医療・科学業界から多くの企業が研究用途に購入に踏み切った。

「しかし、携帯電話に搭載することで、偏光カメラの新たな用途が数多く見つかると思います」とグルエフ氏は言う。「たくさんの写真を撮れるようにすること。それが偏光カメラに欠けている点だと思います。携帯電話に搭載することは、まさに新しい用途を開拓する正しい方法なのです。」

グルエフ氏は、偏光技術は霧や雨天時の視認性を向上させ、車載カメラが道路上の歩行者や車両を検知できる距離を延ばすことができるため、自動運転車への応用も視野に入れていると述べています。また、偏光を検知できるカメラで目をスキャンすることで、血糖値や糖尿病の検査ができる技術にも関心を寄せています。あるいは、農産物の熟しているかどうかを写真に撮って判断するなど、これらはすべて偏光情報を見ることで可能になります。（グルエフ氏の現在の研究は、水中撮影と、偏光特有のパターンによってロボットなどの物体が暗い深海を航行する上で偏光技術がどのように役立つかに焦点を当てています。）

しかし、たとえカメラがこれらのデータを取り込めたとしても、すぐにその恩恵を受けられるわけではありません。これらの機能の多くは機械学習アルゴリズムに依存しており、数百万、数十億ものデータを用いて学習させる必要があります。すべてのスマートフォンに偏光カメラが搭載されれば、研究者はこれらのモデルの学習に必要なデータを取得できるようになります。

まさにそれがデブリン氏を興奮させる理由だ。「これをみんなのポケットに入れるだけで、私たちがまだ思いつかないような、様々な用途が生まれるはずです」と彼は言う。「まるでカメラが携帯電話に搭載された時と同じような感じです」

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