[TM] Miljoonan euron Slush-voittaja: ”Valmiina avaruuteen!”

[Uutisbotti]

Miljoonan euron Slush-voittaja: ”Valmiina avaruuteen!”


”Kaksikymmentä kertaa nykyisiä kameroita tarkempi, 1 000 kertaa nopeampi”, esittelee Galileo-1-kameraa Slush-yleisölle Johannes Galatsanos, yksi startup-yritys Diffraqtionin perustajista.

Slush 100 -pitching-kilpailuun valituista sadasta yrityksestä seuloitui kolme lupaavinta kasvuyritystapahtuma Slushin torstain 20.11. finaaliin. Voittajaksi noussut Galileo 1 -superkameran kehittäjäyritys Diffraqtion sai Slush-tapahtuman päätteeksi miljoonan euron pääomasijoituksen pääomasijoitusyhtiöiltä General Catalyst ja Cherry Ventures.

Perinteisen optiikan erotuskykyä rajoittaa ilmiö nimeltä diffraktio, valon taipuminen kameran linssin läpi kulkiessaan. Diffraqtionin kameran huikea erotuskyky perustuu kvanttioptiikkaan, joka antaa mahdollisuuden kiertää perinteisen kameratekniikan rajoitteita.

Aiemmin marraskuussa Johannes Galatsanos esitteli kameran suorituskykyä MIT-ylipiston startup-yritysten demopäivässä. Jos perinteinen kamera pystyi erottamaan kohteen 130 metrin etäisyydeltä, Galileo 1-kamera erottaa saman kohteen 2,4 kilometrin etäisyydeltä.

Perinteisillä kameroilla kuvakennolle muodostuneen kuvan prosessointi vie aikaa kymmeniä tai satoja millisekunteja, Diffraqtionin teknologialla sama hoituu tuhat kertaa nopeammin, mikrosekunneissa. Nopeudella on käyttöä esimerkiksi konenäkösovelluksissa.

Diffractionin teknologia perustuu MIT-yliopiston, NASA:n ja Yhdysvaltain asevoimien tutkimusorganisaatio DARPA:n tutkimukseen.



Yhdysvaltalaisstartup Diffraqtionin tuote on ultratarkka ja -nopea kamera satelliitteihin tai konenäkösovelluksiin.

Slush 100-finaalissa Johannes Galatsanos näyttää Slush-yleisölle pientä kamerasatelliitin mallia. Galatsanoksen visiossa joukko pieniä kamerasatelliitteja tarkkailee maanpintaa ja avaruutta paljon nykykameroita paremmalla resoluutiolla.

”Ja paljon nykyistä halvemmalla.”

Miltä nyt tuntuu, kysyy juontajan tilaisuuden päätteeksi.

”Riemukkaalta, valmiina lähtemään avaruuteen”, vastaa Galatsanos miljoonan euron shekki kourassaan.

Tilaa Tekniikan Maailman uutiskirjeet

Tilaa TM-uutiskirje, niin pysyt ajan tasalla autoalan, teknologian ja tieteen uutisista!
Tilaa
The post Miljoonan euron Slush-voittaja: ”Valmiina avaruuteen!” appeared first on Tekniikan Maailma.


Lue alkuperäinen uutinen osoitteessa https://tekniikanmaailma.fi/miljoonan-e ... varuuteen/

[Stalker]

Vähä pitkä jutska ja tekoääliöltä, skip it if you want

----------------------------------------------------------------------
Hyvä, mennään “niin pitkälle kuin julkisilla patenteilla pääsee”.

**Tärkeä rajaus heti alkuun:**
En löydä yhtään patenttia, jossa lukisi suoraan *“Galileo-1 VSPU”* tai jossa assignee olisi nimeltään Diffraqtion. Diffraqtion itse kuitenkin kertoo, että heidän “kvanttikameransa on heidän oma patenttinsa” ja että teknologia pohjautuu NASA-hankkeisiin. ([diffraqtion.com][1])

Alla on todennäköisesti *relevantteja* patentteja ja patenttihakemuksia, jotka kuvaavat samanlaista kvanttikuvantamisen tekniikkaa kuin mitä Galileo-1 markkinointipuheissa luvataan. En voi väittää, että “tämä on varmasti juuri Galileo-1:n patentti”, mutta ne antavat teknisen kuvan siitä, mitä kameran sisällä *suurin piirtein* tapahtuu.

---

## 1) “Quantum Electromagnetic Field Sensor and Imager” – Rydberg-höyrykennoihin perustuva kvanttisensori

**Patentti:**

* **WO2021188177A1 – Quantum electromagnetic field sensor and imager**
* Hakija: SRI International Inc / Stanford Research Institute ([patents.google.com][2])

### Mitä laite tekee?

Patentti kuvaa **kuvantavaa sensoria**, joka mittaa **MHz–THz-taajuista sähkömagneettista kenttää** (RF, mikroaalto, millimetri- ja terahertsiaalto) kvanttisesti herkällä tavalla ja tekee siitä käytännössä *kuvan*.

Perusidea:

1. **Vapori­kennojen (vapor cells) array**

* On 2D-matriisi pieniä kennoja, joissa on **alkalikaasua** (esim. rubidium tai cesium) kaasufaasissa. ([patents.google.com][2])

2. **Rydberg-tila ja EIT (Electromagnetically Induced Transparency)**

* Atomit pumpataan kahdella laserilla (tyypillisesti n. 780 nm ja 480 nm) korkealle **Rydberg-tilaan**, jossa niiden ulkoelektroni on erittäin herkästi häiriintyvä. ([patents.google.com][2])
* Tällöin höyry on normaalisti läpinäkyvä tietyllä, hyvin kapealla aallonpituuskaistalla (EIT-ikkuna).

3. **RF/THz-kenttä “moduloi” läpinäkyvyyttä**

* Kun tähän höyryyn osuu ulkoinen RF/THz-sähkömagneettinen kenttä, se muuttaa atomien energiatasoja ja **EIT-ikkuna siirtyy / vääristyy**.
* Tämä näkyy muutoksena läpi kulkevan näkyvän/ lähi-IR-valon intensiteetissä, jonka **kamera/ilmaisinarray** mittaa. ([patents.google.com][2])

4. **Photonic integrated circuits (PIC) hoitavat valon syötön**

* Patentissa kuvataan 2D-valokanavia (waveguide, PIC), jotka tuovat laserit jokaiseen kennoon ja vievät signaalin detektorille. ([patents.google.com][2])

**Tuloksena:** sinulla on *kvanttisesti herkkä kuvakenno*, joka ei mittaa pelkkää näkyvää valoa kuten CMOS, vaan **kentän voimakkuuden (ja mahdollisesti taajuuden) 2D-jakauman** mikroaalto/THz-alueella – ja muuntaa sen optiseksi kuvaksi, jonka voi lukea tavallisella detektoriarraylla.

---

## 2) Guhan ryhmän patentit: superresoluutio ja tilamoodikuvantaminen

Diffraqtionin yksi perustaja, prof. **Saikat Guha**, on keskeinen tekijä **kvantti- ja laskennallisessa kuvantamisessa**. Hänen University of Arizonan kauttaan on kirjattu useita patenttihakemuksia, jotka sopivat erittäin hyvin yhteen Galileo-1-tyyppisen kameran lupauksien kanssa. ([patents.justia.com][3])

Ashokin/Guha-ryhmän patenttilistassa on mm.: ([wp.optics.arizona.edu][4])

1. **“Spatial Mode Processing for High-Resolution Imaging”**

* US 63/187,264 (2022, hakemus)
* Idea: ei kerätä vain pikseli-intensiteettejä, vaan **tilamoodiinformaatiota** (esimerkiksi eri optiset modet / Fourier-komponentit) ja käsitellään niitä, jotta saadaan **parempi resoluutio kuin perinteisellä kuvantasolla**.

2. **“Managing Adaptive Measurement for High-Resolution Measurement”**

* US 63/186,018 (2022, hakemus) ([patents.google.com][5])
* Idea: mittaus ei ole “kiinteä kamera”, vaan **adaptiivinen**: ensimmäiset mittaukset kertovat, miten seuraavat kannattaa kohdistaa, jotta informaatio maksimoituu (esim. mihin spatiaalimodeihin/taajuuksiin keskitytään).

Lisäksi Guhalla on vanhempia kvanttioptisia patentteja, mm. **“Boundless reading of information bits with a single photon” (US8849124B2)**, jotka liittyvät siihen, miten **yksittäisistä fotoneista puristetaan maksimi informaatio** – eli juuri se, mitä Diffraqtion sanoo tekevänsä (nykykamerat “hukkaa 95 % fotonien informaatiosta”). ([patents.google.com][6])

---

## 3) Miten nämä liittyvät Galileo-1-kameraan?

Julkinen kuva Diffraqtionista:

* “Ultra-high magnification using quantum sensors”
* “Breakthrough quantum technology developed for NASA…” ([diffraqtion.com][1])
* Prosessointi “valon nopeudella”, fotoninen prosessori, 20× parempi diffraktiolimiitti ja 1000× energiapihempi kuin CMOS + GPU/VPU. ([diffraqtion.com][7])

Kun tämän yhdistää yllä oleviin patentteihin, mahdollinen (mutta ei virallisesti vahvistettu) kuva on:

1. **Sensori ei ole perinteinen CMOS-kenno**, vaan

* jokin **kvanttiherkkä rakenne** (Rydberg-höyrykennot, NV-keskukset, tms.) +
* **fotoniikan integroidut rakenteet (PIC)**, jotka ohjaavat valoa sensoriin ja pois (kuten WO2021188177-patentissa). ([patents.google.com][2])

2. **Kamera mittaa enemmän kuin “intensiteetti per pikseli”**

* Se kerää **mooditietoa** tai useita eri optisia mittauksia (spatiaalimodet, vaihe, polarisaatio, kentän rakenne), jolloin laskennallinen menetelmä + kvanttirajat huomioiva algoritmi mahdollistaa **superresoluution / diffraktiolimiitin ylityksen** (Guha & Ashok -tyyppinen spatiaalimoodiprosessointi ja adaptiivinen mittaus). ([wp.optics.arizona.edu][4])

3. **Prosessointi “valon nopeudella” = fotoninen laskenta**

* Milemarkin kuvaus Diffraqtionista: “processing light directly with their quantum cameras instead of a low-resolution electronic image” ja siten jopa 1000× nopeampi ja 1000× energiatehokkaampi kuin GPU/VPU + CMOS. ([milemark.capital][8])
* Tämä istuu hyvin kuvaan, jossa **osa signaalinkäsittelystä tapahtuu optisesti photonic integrated circuit -piireissä** (interferenssi, suodatus, mode-muunnokset) ennen kuin mitään muunnetaan elektroniikaksi.

4. **NASA-tausta**

* NASA:n kvanttikamera-ideoissa (esim. Erkmen & Guha, JPL-raportit) on käsitelty kvanttilimiittien hyödyntämistä avaruuden havaintolaitteissa. ([ntrs.nasa.gov][9])
* Diffraqtion sanoo suoraan käyttävänsä “NASA:lle kehittynyttä kvanttiteknologiaa” superresoluutiokameraan, mikä viittaa juuri tällaisiin tutkimuslinjoihin. ([diffraqtion.com][1])

---

## Mitä *ei* näistä patenteista vielä saa irti Galileo-1:stä?

Patenteista ja markkinointisivusta *puuttuu*:

* tarkka **resoluutio (pikselimäärä, pikselikoko)**
* optiikan **f-luku, polttoväli, FOV**
* käytetty **spektrialue** (pelkkä näkyvä/NIR, vai myös THz/RF?)
* **virrankulutus**, mitat, massat, lämpötila-alue, säteilykestävyys jne.

Nämä ovat todennäköisesti joko
a) yrityksen sisäisessä datasheetissä, jonka saa vain NDA:lla, tai
b) patenteissa, jotka eivät vielä ole julkiseksi tulleita (pendings ilman julkaistua tekstiä) tai joissa assignee ei ole selvästi yhdistetty Diffraqtioniin.
---
## Yhteenveto sinulle

* **Suoraa “Galileo-1 VSPU”-datasheettiä tai nimettyä patenttia ei ole julkisesti saatavilla.**
* Lähinnä tekniikkaa kuvaava patentti, jonka voi lukea kokonaan, on **WO2021188177A1 (Quantum electromagnetic field sensor and imager)** – se näyttää, miten kvanttisesti herkkä, fotoniikkapohjainen kuvakenno voidaan rakentaa. ([patents.google.com][2])
* Lisäksi Diffraqtionin perustajan Saikat Guhan **superresoluutio- ja spatiaalimoodikuvantamisen patentit** antavat kuvan siitä, miten diffraktiolimiitti voidaan “kiertää” laskennallisesti ja kvanttirajoilla leikkien. ([wp.optics.arizona.edu][4])
* Yhdistämällä nämä palikat + Diffraqtionin omat väitteet saat melko hyvän teknisen mielikuvan siitä, mitä Galileo-1 todennäköisesti tekee, vaikka yksityiskohtaiset numerot (resoluutio, kohina, virta) puuttuvat.
---
Jos haluat seuraavaksi, voin:

* selittää **askel askeleelta**, miten WO2021188177-tyyppinen sensori muodostaa kuvan (ikään kuin “piirretään lohkokaavio” kameran sisältä), tai
* yrittää rakentaa **yksinkertaisen fysikkamallin** siitä, mitä 20× parempi diffraktiolimiitti tarkoittaisi konkreettisesti esim. satelliittikuvauksessa (kulmaresoluutio vs. korkeussuhde).

[1]: https://diffraqtion.com/?utm_source=chatgpt.com "Diffraqtion - see further, understand deeper."
[2]: https://patents.google.com/patent/WO2021188177A1/en "WO2021188177A1 - Quantum electromagnetic field sensor and imager
\- Google Patents"
[3]: https://patents.justia.com/inventor/sai ... hatgpt.com "Saikat Guha Inventions, Patents and Patent Applications"
[4]: https://wp.optics.arizona.edu/ashoka/patents/ "Patents | "
[5]: https://patents.google.com/patent/US202 ... hatgpt.com "Managing adaptive measurement for high-resolution ..."
[6]: https://patents.google.com/patent/US884 ... hatgpt.com "Boundless reading of information bits with a single photon"
[7]: https://diffraqtion.com/product?utm_source=chatgpt.com "Galileo-1 VSPU"
[8]: https://www.milemark.capital/?trk=publi ... hatgpt.com "Smart access to Applied-AI"
[9]: https://ntrs.nasa.gov/api/citations/201 ... hatgpt.com "Technology Focus Electronics/Computers Software ..."
-----------------------------------------------------------------------------------------------------

[Stalker]

Tää kaveri perustamassa SensorQ == Diffraction

"------------Guha is an inventor on 17 patents in the quantum technology field, and he has influenced the development of other intellectual property among his colleagues. His research on quantum-limited super-resolution imaging has led to the launch of the startup SensorQ Technologies, Inc., which is working to apply these technologies to bioimaging, astronomical imaging, and space domain awareness. ----------"

https://patents.justia.com/inventor/saikat-guha

[Stalker]

Tää kaveri perustamassa SensorQ == Diffraction

"------------Guha is an inventor on 17 patents in the quantum technology field, and he has influenced the development of other intellectual property among his colleagues. His research on quantum-limited super-resolution imaging has led to the launch of the startup SensorQ Technologies, Inc., which is working to apply these technologies to bioimaging, astronomical imaging, and space domain awareness. ----------"

https://patents.justia.com/inventor/saikat-guha

Ja ääliö jatkaa

--------------------------------------------Lyhyesti: Guhan patenteista näkee aika selvästi, **mitä hänen “kvanttikameransa” oikeasti tekee** – ne eivät ole vain “parempia pikseli-kameroita”, vaan kokonaan eri tapa mitata valoa.

Jaetaan se osiin.

---

## 1. Mitä patentteja (kameran kannalta tärkeimmät)

Guhan nimellä (tai hänen tiiminsä nimissä) näkyy erityisesti kolme linjaa, jotka liittyvät kuvantamiseen: ([patents.justia.com][1])

1. **Spatial Mode Processing for High-Resolution Imaging**
– US-hakemus 18/…; julkaisunumero **US2024…2495** (2024) ([patents.justia.com][1])

2. **Managing Adaptive Measurement for High-Resolution Measurement**
– US-hakemus 18/289,232, julkaisunumero **US20240160001A1 / WO2022235994** ([patents.google.com][2])

3. **Boundless reading of information bits with a single photon**
– **US8849124B2** (2014) ([patents.google.com][3])

Lisäksi hänellä on joukko kvantti­kommunikaatioon liittyviä patentteja (Holevo-kapasiteettia lähestyvät vastaanottimet jne.), joiden perusidea on sama: **otetaan irti maksimaalinen informaatio jokaisesta fotonista**. ([wp.optics.arizona.edu][4])

---

## 2. Kolme isoa ideaa, jotka patenteista selviävät

### (A) Kuvataan **tilamoodi-avaruudessa**, ei vain pikseleinä

“Spatial mode processing” -patentissa kamera ei katso kohdetta suoraan pikselimatriisin läpi, vaan:

* valonsäde viedään **spatial mode sorter** -laitteeseen (tila-moodierotin) – optinen elementtijono, joka hajottaa kentän ortogonaalisiin tilamodeihin (esim. Hermite–Gaussian tms.), vähän kuin “Fourier + muita perusfunktioperheitä”, mutta fyysisessä optiikassa ([patents.google.com][2])
* mitataan, kuinka paljon kutakin moodia on läsnä → syntyy mittausvektori “moodiamplituudeista” pikseli­kuvan sijaan.

Patentti sanoo käytännössä: jos mittaat oikein valitut tilamoodit, voit:

* **eroittaa kaksi hyvin lähekkäistä pistemäistä kohdetta** silloinkin, kun niiden kuva blurraantuu klassisen diffraktiolimiitin takia samaan Airy-läikkään
* saada tarkemman arvion kohteiden paikoista ja intensiteeteistä pienemmällä fotonimäärällä kuin tavallisella kameralla. ([patents.justia.com][1])

Eli: **kamera ei katso “kuvaa”, vaan “valokentän modikoostumusta”**.

---

### (B) Mittaus on **adaptiivinen** – kamera vaihtaa “kysymyksiään” lennossa

“Managing adaptive measurement for high-resolution measurement” kuvaa järjestelmän, jossa: ([patents.google.com][2])

1. Spatial mode sorter projisoi valon johonkin moodipohjaan ja detektorit mittaavat tuloksen *aikaväli kerrallaan*.
2. Jokaisen mittausjakson jälkeen **ohjauselektroniikka**:

* päivittää todennäköisyysmallin siitä, kuinka monta kohdetta on, missä ne ovat, kuinka kirkkaita jne.
* valitsee seuraavalle kierrokselle **uuden moodipohjan** (eli konfiguroi mode sorter -laitteen uudelleen), joka on “optimaalisin” erottamaan jäljellä olevat vaihtoehdot.

Tuloksena:

* mittausstrategia **sopeutuu kohteeseen** – kamera ei mittaa kaikkea “tasapuolisesti”, vaan käyttää fotonit järkevimmin
* saavutetaan **superresoluutio** (kohteiden erottaminen Rayleigh-rajan alapuolella) ja/tai sama tarkkuus **paljon pienemmällä fotonimäärällä** ja lyhyemmässä ajassa. ([Google Scholar][5])

Tätä samaa ideaa on jatkettu myös uudemmissa julkaisuissa “Adaptive Super-Resolution Imaging Without Prior Knowledge Using a Programmable Spatial-Mode Sorter”. ([arXiv][6])

---

### (C) Yksittäinen fotoni – maksimi­informaatio (Boundless reading…)

“Boundless reading of information bits with a single photon” -patentti näyttää Guhan ajattelun ääripään: ([patents.google.com][3])

* Lähde tekee **kvanttisesti lomittuneen tilan** (esim. W-tila) joka osuu muistipintaan / kohteeseen.
* Kohde moduloidaan (vaihe/taulukoodi).
* Vastaanotin tekee **yhteismittauksen** (joint detection) niin, että se “kokoaa” eri paikoista tulleet amplitudit yhdeksi fotonitilaksi ja detektoi sen.

Ideana on, että oikealla kvantti-tilalla + yhteismittauksella voidaan *per fotoni* lukea **enemmän kuin yksi klassinen bitti** – eli päästä **lähemmäs Holevon informaatiokapasiteettia**. ([wp.optics.arizona.edu][4])

Kuvantamisen kielellä: hän rakentaa vastaanottimia, jotka **puristavat ulos kaiken mahdollisen informaation fotoneista**, eivät vain intensiteettiä pikselissä.

---

## 3. Mitä tämä kertoo “Guhan kamerasta” (ja esim. Galileo-1:stä)?

Kun yhdistää nämä patentit, tutkimuspaperit ja NASA-taustaiset tekstit kvanttikuvantamisesta, kuva on aika selvä: ([NASA Technical Reports Server][7])

1. **Kamera mittaa valon kenttärakennetta, ei pelkkiä pikseleitä.**

* Spatial mode sorter + tilamoodiprosessointi → klassinen kuvakenno on vain yksi mahdollinen loppuaste, ei keskeinen osa “älyä”.

2. **Mittausstrategia on älykäs ja adaptiivinen.**

* Laitteisto + algoritmi säätävät koko ajan, mitä modeja mitataan seuraavaksi, jotta erottelukyky maksimoituu.
* Tämä on yksi keskeinen reitti “diffraktiolimiitin rikkomiseen” – ei rikota fysiikkaa, vaan käytetään fotonit tehokkaammin kuin tavallinen linssi + pikseli.

3. **Kvanttiteoria asettaa rajat – ja patentit yrittävät päästä niiden tuntumaan.**

* Single-photon / entangled-state vastaanottimet ja Holevo-kapasiteetti kertovat, että tavoitteena on **kvanttirajan lähellä toimiva kamera**: sama informaatio vähemmillä fotoneilla / pienemmällä teholla.

4. **Paljon tehdään optiikassa/fotoniikassa jo ennen elektroniikkaa.**

* Mode-sorttaus, interferometria ja muu esiprosessointi tapahtuu optisesti → siksi on uskottavaa, että kaupallisissa demoissa puhutaan “valon nopeudella prosessoinnista” ja valtavasta energiasäästöstä verrattuna CMOS + GPU/VPU -pipeliiniin. ([NASA Technical Reports Server][7])

---

## 4. Intuitiivinen esimerkki: kaksi tähteä liian lähellä toisiaan

Perinteinen kamera:

* kaksi lähes samassa suunnassa olevaa pistemäistä lähdettä → sama Airy-läiskä → vaikea erottaa, onko yksi vai kaksi kohdetta.

Guhan patenttilinja:

* projisoidaan valokenttä tilamoodeihin, jotka ovat **erityisen herkkiä symmetrialle** (esim. symmetrinen ja antisymmetrinen moodi kahden pisteen välillä).
* jos on yksi lähde → antisymmetrinen moodi hiljainen
* jos on kaksi hieman toisistaan poissa olevaa kohdetta → antisymmetrisessä moodissa alkaa näkyä signaalia
* adaptiivinen algoritmi säätää moodipohjaa, kunnes kohteiden paikat on arvioitu **paljon klassista Rayleigh-rajaa tarkemmin**. ([patents.google.com][2])

Tästä tulee se käytännön merkitys:
**samasta linssistä ja apertuurista irti enemmän tila-informaatiota → parempi kulmaresoluutio ja/tai pidempi havainto­etäisyys**.

---

### Yhteenvetona

Saikat Guhan patenteista voidaan oppia, että hänen “kameramaailmansa” perustuu:

* **tilamoodi-optiseen mittaukseen**
* **adaptiivisesti ohjattuihin mittauspohjiin**
* **kvanttiteoreettisesti optimoituun informaatio­käyttöön per fotoni**

Eli jos joku kaupallinen laite (kuten Diffraqtionin Galileo-1) sanoo käyttävänsä hänen NASA-peräistä kvanttikameratekniikkaansa, on hyvin todennäköistä, että sen sisällä on juuri jonkinlainen **spatial-mode-kamera + adaptiivinen, kvantti-inspiroitu rekonstruktio**, ei pelkkä “super-CMOS”.

Jos haluat, voin seuraavaksi piirtää sinulle sanallisen **lohkokaavion** “Guhan kamerasta” (mitä tapahtuu valolle linssiltä asti prosessointiin vaihe vaiheelta).

[1]: https://patents.justia.com/inventor/sai ... hatgpt.com "Saikat Guha Inventions, Patents and Patent Applications"
[2]: https://patents.google.com/patent/US202 ... hatgpt.com "Managing adaptive measurement for high-resolution ..."
[3]: https://patents.google.com/patent/US884 ... hatgpt.com "Boundless reading of information bits with a single photon"
[4]: https://wp.optics.arizona.edu/sguha/pat ... hatgpt.com "Patents |"
[5]: https://scholar.google.com/citations?hl ... hatgpt.com "Michael Robert Grace"
[6]: https://arxiv.org/abs/2409.04323?utm_source=chatgpt.com "Adaptive Super-Resolution Imaging Without Prior ..."
[7]: https://ntrs.nasa.gov/api/citations/201 ... hatgpt.com "Technology Focus Electronics/Computers Software ..."
----------------------------------------------------

[Stalker]

Puheliaalla tuulella tämä AI

------------------------------------------
Tässä on **selkeä, sanallinen “piirros” eli lohkokaavio** Saikat Guhan patenttien pohjalta siitä, miten hänen kameransa (tai vastaava kvanttisen, moodipohjaisen superresoluutiokameran) sisäinen prosessiketju toimii.

Ajattele tätä kuin “kuvattu diagrammi” – sama sisältö kuin kaaviossa, mutta tekstimuodossa:

---

# **Guhan kvantti- / tilamoodikameran lohkokaavio**

```
┌────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 1. Optiikka: Linssi + apertuuri │
└────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
```

### **1. OPTINEN SAANTO**

* Kerää kohteesta tulevan valon.
* Ei erityinen superlinssi – normaali apertuuri.
* Mutta tästä eteenpäin valoa **ei kuvata pikseleille** suoraan.

---

```
▼
┌────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 2. Spatial Mode Sorter (Sagnac, φ-plate, MPLC, PIC) │
└────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
```

### **2. TILAMOODI-EROTTIMELLA VALON HAJOTUS**

* Valokenttä syötetään **tila-avaruuden perusmoodijoukkoon**:

* Hermite–Gaussian -moodit (HG₀₀, HG₁₀, HG₀₁, …)
* Laguerre–Gaussian -moodit
* Muut tilamoodit patentin mukaan
* Moodierotin on optinen piiri (MPLC, holografinen levy, PIC-integroitu aaltojohdinmatriisi tms.), joka **hajottaa valon eri kanaviin moodinsa mukaan**.

➜ Tämä vaihe on koko järjestelmän salaisuus:
**kuvataan valon “geometrinen rakenne”, ei intensiteetti pikseleissä.**

---

```
▼
┌────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 3. Optinen esiprosessointi (interferenssi + kohinan │
│ minimointi optisesti) │
└────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
```

### **3. OPTINEN LASKENTA / ESIKÄSITTELY**

* Moodikanavat voidaan:

* interferoida toistensa kanssa
* puolittua, yhdistyä, kääntyä
* suodattaa optisesti
* Tämä tarkoittaa:

* **osa laskennasta tapahtuu valon nopeudella optisesti**, ennen kuin mikään elektroniikka koskee signaaliin.
* Jo tässä vaiheessa järjestelmä voi:

* erottaa kaksi liian lähellä olevaa pistelähdettä
* tunnistaa symmetrian / antisymmetrian (superresoluutioaskel)

---

```
▼
┌────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 4. Detektorit (SPAD-array / fotodiodit / single-photon │
│ receiver) │
└────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
```

### **4. FOTONIEN MITTAUS PER MOODI**

* Jokainen moodikanava mitataan **erillisellä detektorilla**.
* Detektori ei ole perinteinen CMOS-kuvakenno, vaan:

* SPAD-array (single-photon)
* fotoniherkkä diodimatriisi
* joskus jopa yhteisdetektorit (joint-detection receivers)

Detektorin tehtävä:

* Laskee **kuinka paljon** valoa (tai fotoneita) jokaisessa moodissa on.

Tuloksena syntyy **moodivektori**
(M₀, M₁, M₂, …), ei pikselikuva.

---

```
▼
┌────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 5. Adaptiivinen ohjain (Bayes + Fisher-info) │
└────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
```

### **5. ADAPTIIVINEN MITTAUSSTRATEGIA**

* Elektroniikka analysoi kunkin mittauskierroksen tulokset.
* Laskee:

* mitä kohteita on
* missä ne ovat
* kuinka epävarmoja arviot ovat
* Käyttää Fusker–informaatio-matriisia / Bayesian updatea päättääkseen:
**mihin tilamoodeihin seuraavaksi kannattaa mitata**.

Tämä tekee kamerasta “älykkään”:

**Kamera muuttaa mittauspohjaansa lennossa, riippuen siitä mitä näkee.**

---

```
▼
┌────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 6. Moodipohjan uudelleenkonfiguraatio │
│ (reprogramming of PIC / MPLC / phase masks) │
└────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
```

### **6. OPTINEN KONFIGURAATIO PÄIVITETÄÄN**

* Spatial mode sorter -piiri on ohjelmoitava:

* monikanavainen vaihelevy
* MPLC (multi-plane light conversion)
* ohjelmoitava PIC (photonic integrated circuit)

Se säädetään uuteen konfiguraatioon:

* uusia tilamodeja
* uusia interferenssitiloja
* uusia painotuksia

Tämä luo **iteratiivisen superresoluutiosilmukan**.

---

```
▼
┌────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 7. Rekonstruktioalgoritmi │
└────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
```

### **7. LOPULLINEN KUVAN RAKENNUS**

Tästä saadaan lopulta:

* objektilista (kohteen paikat, kirkkaudet)
tai
* superresoluutio-kuva (rakennettu moodivektoreista)

Tulos voi olla:

* 20× parempi kohteiden erottelukyky
* 100× pienempi fotonitarve
* kyky havaita erittäin kaukaisia tai himmeitä kohteita
* kyky nähdä “diffraktiolimiitin ohi”

---

# Tiivistettynä (yhdellä rivillä per vaihe)

1. **Linssi kerää valon**
2. **Moodierotin hajottaa valokentän optisiin modikohtiin**
3. **Optiikka suorittaa valon nopeudella signaalikäsittelyä**
4. **Detektorit mittaavat fotonimäärän jokaisessa moodissa**
5. **Adaptiivinen algoritmi päättelee optimaaliset seuraavat modit**
6. **Mode-sorttauspiiri ohjelmoidaan uudelleen**
7. **Kuva rekonstruoidaan moodimittojen perusteella → superresoluutio**

---

# Jos haluat, voin piirtää seuraavaksi:

* **ASCII-kuvan**, jossa kaavio on “laatikoina ja nuolina”,
* **todellisen graafisen kaavion** (voin luoda sen kuvana),
* tai **selittää missä kohtaa Galileo-1 todennäköisimmin poikkeaa tästä**.

------------------------------------------