Трилобиты — вымершие морские членистоногие, населявшие океаны 250-543 миллиона лет назад. Эти беспозвоночные имели сложные фасеточные глаза, состоящие из тысяч независимых ячеек, каждая из которых имела собственную роговицу, минеральную линзу из кальцита, заменявшую хрусталик, и светочувствительные клетки.

Такие глаза обеспечивали трилобитам огромный диапазон зрения. Рекордсменом оказался Dalmanitina socialis, обладатель бифокальных фасеток, каждая из которых содержала две линзы, преломляющие свет под разными углами. Это позволяло трилобиту видеть одновременно и добычу, плавающую вблизи, и хищников, приближающихся издалека. Вдохновившись устройством глаз Dalmanitina socialis, исследователи из Национального института стандартов и технологий (США) создали миниатюрную камеру с бифокальным объективом и рекордной глубиной резкости. Устройство, описание которого представлено в журнале Nature Communications, может четко отображать объекты на расстоянии от трех сантиметров до 1,7 километра.

Для создания камеры ученые изготовили набор крошечных металинз — ультратонких плоских стеклянных пленок, на поверхности которых сформированы наноразмерные столбики. Форма и ориентация столбиков фокусировала свет таким образом, что металинза одновременно отображала близкие и далекие объекты. Наностолбики отклоняли в разные стороны свет с правой и левой круговой поляризацией. Одни лучи проходили более длинный путь преломления на наностолбиках, другие — более короткий. От этого зависел фокус, в который попадал свет.

Однако объекты, находящиеся на среднем расстоянии от камеры, оставались вне фокуса. Для исправления этого дефекта ученые использовали нейронную сеть, которая улучшала четкость и цветопередачу объектов, расположенных между ближним и дальним фокусом металинзы. Это позволило получить четкое изображения во всем более чем километровом диапазоне, захваченном камерой.

Подобные камеры с огромной глубиной резкости, объединяющие фотонные нанотехнологии, фотографию и алгоритмы искусственного интеллекта, позволят создавать высокодетализированные изображения. Например, они дадут возможность снимать городские пейзажи или сильно распределенные в пространстве группы живых организмов, а также будут полезны для других приложений, требующих получать четкие фотографии как близких, так и удаленных объектов.

https://naked-science.ru/article/physics/rekordnaya-glubina-rezkosti