In de toekomst zullen zelfrijdende auto's veiliger en betrouwbaarder zijn
dan mensen.
Maar dan hebben we technologieën nodig
die auto's sneller dan de mens laten reageren,
hebben we algoritmen nodig die beter kunnen rijden dan mensen
en hebben we camera’s nodig die meer kunnen zien dan de mens.
Stel je bijvoorbeeld voor
dat een zelfrijdende auto een blinde bocht gaat nemen
en dat er een auto aankomt
of dat een kind de straat op loopt.
Gelukkig zullen onze toekomstige auto’s een superkracht hebben,
een camera die rond hoeken kan kijken om mogelijke gevaren te detecteren.
De afgelopen paar jaar werkte ik als promovendus
bij het Stanford Computational Imaging Lab
aan een camera die net dit kan doen --
een camera die objecten kan zien
als ze achter hoeken of hindernissen verborgen zijn.
Ik geef jullie een voorbeeld van wat onze camera kan zien.
Dit is een experiment dat we buiten deden:
ons camerasysteem scant de zijkant van het gebouw met een laser
en de scène die we willen vastleggen
is rond de hoek achter het gordijn verborgen.
Ons camerasysteem kan het dus eigenlijk niet direct zien.
En toch kan onze camera op een of andere manier
de 3D-geometrie van deze scène vastleggen.
Hoe kunnen we dit?
De magie gebeurt hier in dit camerasysteem.
Denk aan een soort hogesnelheidscamera.
Niet één die werkt met duizend frames per seconde,
of zelfs een miljoen frames per seconde,
maar een biljoen frames per seconde.
Zo snel dat het daadwerkelijk de beweging van het licht zelf kan vastleggen.
Om je een voorbeeld te geven van hoe snel licht reist,
laten we het vergelijken met de snelheid van een hardlopende stripboek-superheld
die drie keer zo snel als geluid kan bewegen.
Het kost een lichtpuls ongeveer 3,3 miljardste van een seconde,
of 3,3 nanoseconden,
om een afstand van één meter af te leggen.
In diezelfde tijd heeft onze superheld
minder dan de breedte van een menselijke haar afgelegd.
Dat is behoorlijk snel.
Maar eigenlijk moet het nog veel sneller
als we licht willen vangen op subcentimeterschalen.
Dus kan ons camerasysteem fotonen vastleggen
in tijden van slechts 50 biljoenste van een seconde,
of 50 picoseconden.
We nemen deze ultra-hogesnelheidscamera
en we koppelen hem met een laser die korte lichtpulsen uitstuurt.
Elke puls gaat naar deze zichtbare muur
en een beetje licht keert terug naar de camera,
maar we gebruiken de muur ook om licht om de hoek te verstrooien --
naar het verborgen object en terug.
We herhalen deze meting vele malen
om de aankomsttijden van vele fotonen te vangen
vanuit verschillende locaties op de muur.
En na het vastleggen van deze metingen
kunnen we een video van de muur creëren met een biljoen beelden per seconde.
Hoewel deze muur in onze ogen gewoon kan lijken,
kunnen we iets echt ongelooflijks zien bij een biljoen frames per seconde.
We kunnen lichtgolven zien
die vanaf de verborgen scène verstrooid raken
en tegen de muur spatten.
Elk van deze golven draagt informatie over het verborgen object dat ze uitzond.
Dan kunnen we deze metingen doorgeven aan een reconstructie-algoritme
om vervolgens de 3D-geometrie van deze verborgen scène te herstellen.
Nu toon ik een voorbeeld van een indoorscène die we vastlegden,
maar dit keer met verschillende verborgen voorwerpen.
Deze objecten hebben een verschillend uiterlijk,
zodat ze het licht anders reflecteren.
Zo weerspiegelt deze glanzende draak het licht bijvoorbeeld anders
dan de spiegelende discobal
of het het witte discuswerperbeeld.
We kunnen die verschillen in het gereflecteerde licht zien
door het te visualiseren als dit 3D-volume,
waarin we de videoframes samen namen.
En de tijd wordt hier voorgesteld als de dieptedimensie van deze kubus.
Deze lichtpuntjes die je ziet zijn reflecties van licht
van elk van de gespiegelde facetten van de discobal,
met de tijd verstrooid tegen de muur.
De lichte strepen licht,
die je het vroegst ziet aankomen,
zijn afkomstig van de blinkende draak,
die het dichtst bij de muur staat,
en de andere stroken licht komen van reflecties van de boekenkast
en van het standbeeld.
Nu kunnen we deze metingen ook frame na frame visualiseren,
als een video,
om het verstrooide licht direct te zien.
En hier zien we wederom eerst lichtreflecties van de draak,
het dichtst bij de muur,
gevolgd door heldere stippen van de discobal
en andere reflecties van de boekenkast.
En tot slot zien we de gereflecteerde lichtgolven van het standbeeld.
Deze lichtgolven die de muur verlichten,
zijn als vuurwerk dat slechts biljoensten van een seconde duurt.
En hoewel deze objecten licht anders reflecteren,
kunnen we hun vormen nog steeds reconstrueren.
En dit is wat je kunt zien van om de hoek.
Nu wil ik jullie een voorbeeld laten zien dat ietwat anders is.
In deze video zie je mij in een reflecterend pak
en ons camerasysteem scant de muur
met een snelheid van vier maal per seconde.
Het pak is reflecterend
zodat we genoeg fotonen kunnen vangen
om te zien waar ik ben en wat ik doe,
zonder dat de camera mij rechtstreeks opneemt.
Door fotonen vast te leggen die vanaf de muur verstrooien --
naar mijn trainingspak, terug naar de muur en terug naar de camera --
kunnen we dit indirect in realtime op video vastleggen.
We denken dat dit soort praktische niet-in-zichtlijnbeeldvorming
nuttig zou kunnen zijn voor toepassingen zoals zelfrijdende auto's,
maar ook voor biomedische beeldvorming,
waar we in kleine structuren van het lichaam moeten kunnen kijken.
Misschien kunnen we soortgelijke camerasystemen ook gebruiken
voor de robots waarmee we andere planeten verkennen.
Allicht heb je al eens gehoord over om hoeken kijken,
maar wat ik vandaag toonde,
zou twee jaar geleden onmogelijk zijn geweest.
Zo kunnen we nu kamergrote, verborgen buitenscènes in beeld brengen
en wel in realtime,
en we hebben aanzienlijke stappen gezet naar een praktische technologie
die je ooit op een auto zou kunnen aantreffen.
Maar natuurlijk blijven er nog steeds uitdagingen.
Kunnen we bijvoorbeeld verborgen scènes op grote afstand in beeld brengen
door het verzamelen van heel, heel weinig fotonen,
met lasers die laag van vermogen en veilig voor de ogen zijn?
Of kunnen we beelden creëren met fotonen die vele malen meer verstrooid zijn
dan slechts één enkele weerkaatsing om de hoek.
Kunnen we ons prototype-systeem,
dat nu nog groot en log is,
sterk verkleinen tot iets nuttigs voor biomedische beeldvorming
of misschien voor een soort verbeterd huisbeveiligingssysteem?
Of kunnen we deze nieuwe beeldvormingsmodaliteit
ook gebruiken voor andere toepassingen?
Ik vind het een spannende nieuwe techniek
en er kunnen toepassingen zijn waar we nog niet aan hebben gedacht.
Een toekomst met zelfrijdende auto's kan nu nog ver weg lijken --
toch ontwikkelen we al technologieën
die auto's veiliger en intelligenter kunnen maken.
Met het snelle tempo
van wetenschappelijke ontdekking en innovatie,
weet je nooit welke nieuwe en spannende mogelijkheden
er om de hoek op ons wachten.
(Applaus)