Peneliti teknik dari University of California, Los Angeles (UCLA) mengembangkan sistem proyeksi gambar tiga dimensi yang mampu menampilkan 28 lapisan kedalaman sekaligus dalam satu kali paparan optik. Terobosan ini menargetkan masalah lama pada pencitraan 3D rapat, terutama crosstalk atau kebocoran cahaya antarlapisan yang selama ini membuat gambar tampak buram dan kehilangan ketajaman.
Pendekatan baru itu memadukan komputasi digital dan komponen optik pasif dalam satu arsitektur hibrida. Tim yang dipimpin Profesor Aydogan Ozcan dari UCLA Samueli School of Engineering dan California NanoSystems Institute menyebut kerangka ini sebagai fondasi yang ringkas untuk pengembangan hologram generasi berikutnya, pencitraan medis, dan antarmuka realitas virtual.
Mengatasi crosstalk dengan “light programming”
Pada sistem proyeksi volumetrik tradisional, masalah muncul ketika beberapa bidang fokus disusun terlalu berdekatan. Saat lapisan-lapisan itu saling mendekat, medan cahaya dapat saling bercampur dan menurunkan kejernihan kedalaman secara signifikan.
Tim UCLA memakai deep learning untuk mengo-optimalkan encoder komputasi digital dan decoder optik fisik yang bersifat pasif. Data visual target diproses lewat jaringan saraf digital yang menerima instruksi eksplisit tentang kedalaman dan koordinat, lalu memadatkan informasi struktur multi-lapis itu menjadi satu pola fase terpadu.
Pola tersebut kemudian diarahkan ke rangkaian permukaan difraktif yang telah dioptimalkan secara struktural. Permukaan ini bertindak sebagai decoder analog yang memanipulasi gelombang cahaya secara fisik dan menyalurkan komponen gambar ke bidang kedalaman yang sudah ditentukan.
Pendekatan yang mereka sebut sebagai “light programming” ini membantu menekan kebocoran data antarlapisan. Hasilnya, pemisahan visual tetap bersih meski jarak antarbidang mendekati skala satu panjang gelombang cahaya.
Skalabilitas sampai 28 irisan kedalaman
Melalui pemodelan numerik, tim menunjukkan bahwa kerangka ini dapat ditingkatkan untuk menangani pemandangan volumetrik kompleks yang dipisah menjadi 28 irisan aksial independen. Kemampuan ini penting karena banyak sistem 3D kesulitan mempertahankan kualitas saat jumlah lapisan meningkat.
Sistem tersebut juga memiliki kemampuan penyesuaian dinamis. Operator dapat mengubah posisi kedalaman target dari gambar yang diproyeksikan sesuai kebutuhan tanpa mengubah arsitektur fisik intinya.
Untuk menguji kelayakan praktis jalur digital-optik ini, para peneliti membangun prototipe perangkat keras dua bidang. Prototipe itu menggunakan decoder optik satu lapis dan bekerja pada spektrum cahaya tampak.
Pengukuran eksperimen menunjukkan distribusi cahaya yang diproyeksikan sangat sesuai dengan desain target maupun simulasi komputasi. Dalam pengujian itu, sistem juga melampaui sistem optik ruang bebas tanpa bantuan, yang memperkuat klaim stabilitas dan akurasi desain di dunia nyata.
Arah penggunaan di AR, VR, dan pencitraan medis
Bentuk sistem yang ringkas memberi dasar hemat energi untuk pencitraan volumetrik beresolusi tinggi. Aplikasi yang dibidik tidak berhenti pada tampilan holografik, tetapi juga mencakup headset augmented reality dan virtual reality near-eye.
Selain itu, teknologi ini dinilai berpotensi dipakai untuk mikroskopi multi-kedalaman, visualisasi medis 3D secara real-time, dan komputasi optik. Pengembangan lanjutan juga diarahkan pada operasi multispektral untuk proyeksi berwarna penuh, holografi multi-perspektif, serta integrasi decoder multilapis yang dibuat secara fisik agar sesuai dengan form factor manufaktur komersial.
Penelitian ini pertama kali dipublikasikan di jurnal Light: Science & Applications. Dengan kombinasi deep learning dan desain optik terprogram, sistem UCLA membuka jalan bagi proyeksi 3D yang lebih padat, lebih bersih, dan lebih mudah diadaptasi untuk perangkat masa depan.
