Wie künstliche Intelligenz verschwommene Wärmebilder schärft

Herkömmliche Wärmebilder zeigen diese nächtliche Szene einer Forststraße in gespenstischen Grautönen (oben). Eine neue KI-gestützte Technologie erfasst Wärmedaten und erstellt ein schärferes Bild (unten). Das System fügt basierend auf den erkannten Objekten Farbe hinzu und schattiert beispielsweise Wasser blau.

F. Bao et al/Nature 2023

Von Luis Melecio-Zambrano

24. August 2023 um 14:00 Uhr

Die unscharfen, geisterhaften Figuren, die man normalerweise auf Wärmebildern sieht, könnten der Vergangenheit angehören. Durch die Kombination von künstlicher Intelligenz und Wärmebildkamera können Wissenschaftler gestochen scharfe, detaillierte Bilder erstellen – sogar im Dunkeln. Die Technik könnte eines Tages dazu beitragen, die Navigationsfähigkeit selbstfahrender Fahrzeuge bei Nacht zu verbessern. Die Wärmebildtechnik, die häufig in Nachtsichtsystemen eingesetzt wird, funktioniert durch die Erkennung von Wärmequellen. Die Infrarotbilder sind aufgrund eines Phänomens namens Geisterbilder verschwommen. Die von einem Objekt ausgehende Hitze überdeckt alle Details über die Textur des Objekts, ähnlich wie das Einschalten eines Lichts es schwierig macht, etwaige Gravuren auf einer Glühbirne zu entziffern.

Der theoretische Physiker Fanglin Bao von der Purdue University in West Lafeyette, Indiana, und seine Kollegen verwendeten eine Wärmebildkamera, die zwischen verschiedenen Wellenlängen von Infrarotlicht unterscheiden kann. Die Forscher haben diese Kamera mit einem Computerprogramm gekoppelt, das mithilfe von KI Informationen aus dem Gerät entwirrt, um die Temperatur, Textur und Materialart von Objekten in einem Bild aufzudecken. Diese Technik malte helle, detaillierte Bilder aus dunklen Nachtszenen, berichtet das Team am 26. Juli in Nature.

„Es gibt keine Einschränkung hinsichtlich rauer Wetterbedingungen oder Nachtszenarien“, sagt der Elektroingenieur Muhammad Ali Farooq von der Universität Galway in Irland, der nicht an der Studie beteiligt war. „Selbst bei schlechten Lichtverhältnissen können Sie sehr gute und sehr scharfe Daten erhalten.“

Die Technik kann auch Entfernungen mit etwa der gleichen Genauigkeit messen wie aktuelle kamerabasierte Methoden. Dies bedeutet, dass es in selbstfahrenden Fahrzeugen eingesetzt werden könnte, die wissen müssen, wann sie bremsen müssen, um einen Unfall zu vermeiden (SN: 12.10.18).

Heutige selbstfahrende Fahrzeuge messen die Entfernung oft durch das Reflektieren von Signalen von Objekten, ähnlich wie Sonar. Viele autonome Autos, die Signale aussenden, könnten sich gegenseitig verwirren. Da die neue Technik kein Signal aussenden muss, könnte es sicherer sein, sie in einer Welt mit mehr selbstfahrenden Autos einzusetzen, sagen die Forscher.

Dennoch wird die Technologie in absehbarer Zeit nicht durch belebte Straßen rollen. Die Kamera ist schwer, etwa einen halben Meter auf jeder Seite und teuer – sie kostet über 1 Million US-Dollar, sagt Bao. Und die Aufnahme jedes Bildes dauert etwa eine Sekunde, was für ein selbstfahrendes Fahrzeug, das in Echtzeit auf Situationen reagieren muss, zu langsam ist.

Dennoch freut sich Bao darauf, Versionen dieser Technologie zu sehen, die in Zukunft für selbstfahrende Fahrzeuge oder Roboter geeignet sein könnten. „Wir Menschen haben eine evolutionäre Vorliebe für das Licht“, sagt er. „Aber es stellt sich heraus, dass KI diese seit langem bestehende Dichotomie zwischen Tag und Nacht überwinden kann.“

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F. Bao et al. Wärmeunterstützte Erkennung und Entfernungsmessung. Natur. Bd. 619, 26. Juli 2023, S. 743. doi: 10.1038/s41586-023-06174-6.

Luis Melecio-Zambrano ist im Sommer 2023 Praktikant im Bereich wissenschaftliches Schreiben bei Science News. Sie schließen ihren Master in Wissenschaftskommunikation an der University of California, Santa Cruz, ab, wo sie über Fragen der Umweltgerechtigkeit und der Landwirtschaft berichtet haben.

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