Engineers build a battery-free, wireless underwater camera
バッテリー不要のワイヤレス水中カメラを開発
要約(英語):
MIT researchers have developed a battery-free underwater camera that is 100,000 times more energy-efficient than other underwater cameras. The autonomous camera takes color photos even in dark underwater environments and transmits image data wirelessly through the water. The autonomous camera converts mechanical energy from sound waves traveling through water into electrical energy that powers its imaging and communications equipment. It could be used to search remote parts of the ocean for new species. “One of the most exciting applications of this device for me personally is in the context of climate monitoring,” said Fadel Adib.
要約(日本語):
MITの研究者は、他の水中カメラよりも100,000倍エネルギー効率が高いバッテリーフリーの水中カメラを開発しました。自律カメラは、暗い水中環境でもカラー写真を撮影し、画像データを水中にワイヤレスで送信します。自律カメラは、水を通り抜ける音波から機械エネルギーを電気エネルギーに変換し、そのイメージングおよび通信機器を駆動します。これは、海の遠隔部分を新しい種のために検索するために使用できます。「私にとって個人的には、このデバイスの最もエキサイティングなアプリケーションの1つは、気候監視の文脈にあります」とFadel Adib氏は述べています。
本文:
Scientists estimate that more than 95 percent of Earth’s oceans have never been observed, which means we have seen less of our planet’s ocean than we have the far side of the moon or the surface of Mars.
科学者は、地球の海洋の95％以上が観察されていないと推定しているため、月の向こう側や火星の表面よりも惑星の海を見たことが少ないということです。
The high cost of powering an underwater camera for a long time, by tethering it to a research vessel or sending a ship to recharge its batteries, is a steep challenge preventing widespread undersea exploration.
水中カメラに長い間電力を供給し、それを研究船につなぎ、船を送り、バッテリーを充電することにより、広範囲にわたる海底探査を妨げる急な課題です。
MIT researchers have taken a major step to overcome this problem by developing a battery-free, wireless underwater camera that is about 100,000 times more energy-efficient than other undersea cameras.
MITの研究者は、他の海底カメラよりも約100,000倍エネルギー効率が高いバッテリーフリーの無線水中カメラを開発することにより、この問題を克服するための大きな一歩を踏み出しました。
The device takes color photos, even in dark underwater environments, and transmits image data wirelessly through the water.
このデバイスは、暗い水中環境でもカラー写真を撮り、画像データを水中にワイヤレスで送信します。
The autonomous camera is powered by sound.
自律カメラは音で駆動されます。
It converts mechanical energy from sound waves traveling through water into electrical energy that powers its imaging and communications equipment.
それは、水を通り抜けて電気エネルギーに移動する音波から機械的エネルギーを変換し、それがイメージングと通信機器を動かす。
After capturing and encoding image data, the camera also uses sound waves to transmit data to a receiver that reconstructs the image.
画像データをキャプチャしてエンコードした後、カメラは音波を使用して、画像を再構築するレシーバーにデータを送信します。
Because it doesn’t need a power source, the camera could run for weeks on end before retrieval, enabling scientists to search remote parts of the ocean for new species.
電源は必要ないため、カメラは検索前に数週間先に走ることができ、科学者は海洋の遠隔部分を新しい種を検索できるようにします。
It could also be used to capture images of ocean pollution or monitor the health and growth of fish raised in aquaculture farms.
また、海洋汚染の画像をキャプチャしたり、水産養殖場で育った魚の健康と成長を監視するためにも使用できます。
“One of the most exciting applications of this camera for me personally is in the context of climate monitoring.
「私にとって個人的には、このカメラの最もエキサイティングなアプリケーションの1つは、気候監視の文脈にあります。
We are building climate models, but we are missing data from over 95 percent of the ocean.
私たちは気候モデルを構築していますが、海洋の95％以上のデータが欠落しています。
This technology could help us build more accurate climate models and better understand how climate change impacts the underwater world,” says Fadel Adib, associate professor in the Department of Electrical Engineering and Computer Science and director of the Signal Kinetics group in the MIT Media Lab, and senior author of the paper.
この技術は、より正確な気候モデルを構築するのに役立ち、気候変動が水中の世界にどのように影響するかをよりよく理解するのに役立ちます」と、電気工学およびコンピューターサイエンス学科の准教授であり、MITメディアラボのSignal Kinetics GroupのディレクターであるFadel Adib氏は述べています。と論文の上級著者。
Joining Adib on the paper are co-lead authors and Signal Kinetics group research assistants Sayed Saad Afzal, Waleed Akbar, and Osvy Rodriguez, as well as research scientist Unsoo Ha, and former group researchers Mario Doumet and Reza Ghaffarivardavagh.
紙にAdibに参加するのは、共同リードの著者であり、Sayed Saad Afzal、Waleed Akbar、およびOsvy RodriguezのSayed Saad Afzal、および研究科学者Unsoo Ha、および元グループ研究者のMario DoumetとReza GhaffarivardavaghのSayed Saad Afzal、Saad Afzal、Waleed Akbar、Sayed Saad Afzal、Sayed Saad Afzal、Osvy Rodriguezです。
The paper is published in Nature Communications.
この論文は、Nature Communicationsに掲載されています。
Going battery-free To build a camera that could operate autonomously for long periods, the researchers needed a device that could harvest energy underwater on its own while consuming very little power.
バッテリーを使用して、長期間自律的に動作できるカメラを構築するために、研究者は、ほとんど電力を消費しながら、自然にエネルギーを収穫できるデバイスを必要としていました。
The camera acquires energy using transducers made from piezoelectric materials that are placed around its exterior.
カメラは、外側に配置された圧電材料から作られたトランスデューサーを使用してエネルギーを獲得します。
Piezoelectric materials produce an electric signal when a mechanical force is applied to them.
圧電材料は、機械的な力がそれらに適用されると、電気信号を生成します。
When a sound wave traveling through the water hits the transducers, they vibrate and convert that mechanical energy into electrical energy.
水を通って移動する音波がトランスデューサーに当たると、その機械的エネルギーを電気エネルギーに変換して変換します。
Those sound waves could come from any source, like a passing ship or marine life.
これらの音波は、通過する船や海洋生物など、あらゆる源から来る可能性があります。
The camera stores harvested energy until it has built up enough to power the electronics that take photos and communicate data.
カメラは、写真を撮ってデータを通信する電子機器に電力を供給するのに十分なものになるまで、エネルギーを収穫しました。
To keep power consumption as a low as possible, the researchers used off-the-shelf, ultra-low-power imaging sensors.
電力消費を可能な限り低く保つために、研究者は既製の超低電力イメージングセンサーを使用しました。
But these sensors only capture grayscale images.
ただし、これらのセンサーはグレースケール画像のみをキャプチャします。
And since most underwater environments lack a light source, they needed to develop a low-power flash, too.
また、ほとんどの水中環境には光源がないため、低電力フラッシュも開発する必要がありました。
“We were trying to minimize the hardware as much as possible, and that creates new constraints on how to build the system, send information, and perform image reconstruction.
「私たちはハードウェアを可能な限り最小限に抑えようとしていました。これにより、システムの構築、情報の送信、画像再構成の実行方法に関する新しい制約が作成されます。
It took a fair amount of creativity to figure out how to do this,” Adib says.
これを行う方法を理解するには、かなりの量の創造性が必要でした」とアディブは言います。
They solved both problems simultaneously using red, green, and blue LEDs.
彼らは、赤、緑、青のLEDを使用して、両方の問題を同時に解決しました。
When the camera captures an image, it shines a red LED and then uses image sensors to take the photo.
カメラが画像をキャプチャすると、赤いLEDが輝き、画像センサーを使用して写真を撮ります。
It repeats the same process with green and blue LEDs.
緑と青のLEDで同じプロセスを繰り返します。
Even though the image looks black and white, the red, green, and blue colored light is reflected in the white part of each photo, Akbar explains.
画像は白黒に見えますが、赤、緑、青色の光は各写真の白い部分に反映されます、とアクバルは説明します。
When the image data are combined in post-processing, the color image can be reconstructed.
画像データが後処理で組み合わされると、色の画像を再構築できます。
“When we were kids in art class, we were taught that we could make all colors using three basic colors.
「私たちがアートクラスの子供だったとき、私たちは3つの基本的な色を使用してすべての色を作ることができると教えられました。
The same rules follow for color images we see on our computers.
コンピューターで見られるカラー画像についても同じルールが続きます。
We just need red, green, and blue — these three channels — to construct color images,” he says.
色の画像を構築するには、赤、緑、青（これら3つのチャネル）が必要です」と彼は言います。
Sending data with sound Once image data are captured, they are encoded as bits (1s and 0s) and sent to a receiver one bit at a time using a process called underwater backscatter.
画像データがキャプチャされるとサウンドでデータを送信すると、それらはビット（1Sおよび0S）としてエンコードされ、アンダーウォーター後方散乱と呼ばれるプロセスを使用して、一度に1つずつレシーバーに送信されます。
The receiver transmits sound waves through the water to the camera, which acts as a mirror to reflect those waves.
レシーバーは、音波を水を通ってカメラに送信します。カメラは、それらの波を反映する鏡として機能します。
The camera either reflects a wave back to the receiver or changes its mirror to an absorber so that it does not reflect back.
カメラはレシーバーに戻って波を反映するか、ミラーを吸収体に変更して反射しないようにします。
A hydrophone next to the transmitter senses if a signal is reflected back from the camera.
信号がカメラから反射されている場合、トランスミッターの隣のハイドロホーンが感知されます。
If it receives a signal, that is a bit-1, and if there is no signal, that is a bit-0.
信号を受信した場合、それはビット1であり、信号がない場合はビット0です。
The system uses this binary information to reconstruct and post-process the image.
システムは、このバイナリ情報を使用して、画像を再構築および後処理します。
“This whole process, since it just requires a single switch to convert the device from a nonreflective state to a reflective state, consumes five orders of magnitude less power than typical underwater communications systems,” Afzal says.
「このプロセス全体は、デバイスを非反射状態から反射状態に変換するための単一のスイッチを必要とするため、典型的な水中通信システムよりも5桁少ないパワーを消費します」とAfzal氏は言います。
The researchers tested the camera in several underwater environments.
研究者は、いくつかの水中環境でカメラをテストしました。
In one, they captured color images of plastic bottles floating in a New Hampshire pond.
1つは、新しいハンプシャーの池に浮かぶペットボトルの色の画像を撮影しました。
They were also able to take such high-quality photos of an African starfish that tiny tubercles along its arms were clearly visible.
彼らはまた、腕に沿って小さな結節がはっきりと見えたアフリカのヒトデのこのような高品質の写真を撮ることができました。
The device was also effective at repeatedly imaging the underwater plant Aponogeton ulvaceus in a dark environment over the course of a week to monitor its growth.
このデバイスは、1週間にわたって暗い環境で水中植物のアポノゲトンウルヴァセスを繰り返しイメージングして、その成長を監視するのにも効果的でした。
Now that they have demonstrated a working prototype, the researchers plan to enhance the device so it is practical for deployment in real-world settings.
彼らが実用的なプロトタイプを実証したので、研究者はデバイスを強化することを計画しているため、実際の設定で展開するのが実用的です。
They want to increase the camera’s memory so it could capture photos in real-time, stream images, or even shoot underwater video.
カメラのメモリを増やして、リアルタイムで写真をキャプチャしたり、画像をストリーミングしたり、水中ビデオを撮影したりできるようにしたいと考えています。
They also want to extend the camera’s range.
また、カメラの範囲を拡張したいと考えています。
They successfully transmitted data 40 meters from the receiver, but pushing that range wider would enable the camera to be used in more underwater settings.
彼らはレシーバーから40メートルのデータを正常に送信しましたが、その範囲を広くプッシュすると、カメラをより多くの水中設定で使用できます。
This research is supported, in part, by the Office of Naval Research, the Sloan Research Fellowship, the National Science Foundation, the MIT Media Lab, and the Doherty Chair in Ocean Utilization.
この研究は、一部には、海軍研究局、スローン研究フェローシップ、国立科学財団、MITメディアラボ、海洋利用のドハティ議長によってサポートされています。
元記事
https://www.sciencedaily.com/releases/2022/09/220926090153.htm
