【やはり】人間の目は“ゴースト”を見ることができると判明! アインシュタインのゴースト目撃で証明、カギは検知と再構成!

【やはり】人間の目は“ゴースト”を見ることができると判明! アインシュタインのゴースト目撃で証明、カギは検知と再構成!

  • TOCANA
  • 更新日:2018/10/09
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さまざまな超常現象が存在するが、それらを目撃したことがある人ならば、人間の目は幽霊を見ることができると主張するかもしれない。そして最新の研究では、我々が“ゴースト”を見ることができることを報告している。

■ゴーストイメージング技術とは

普通のカメラは当然、撮りたいものにレンズを向けてシャッターを切るが、興味深いことに測量技術の分野では被写体を直接観測することなく撮影する方法がいくつも開発されている。

そうした技術のひとつがゴーストイメージング(Ghost Imaging)である。ゴーストイメージングでは、カメラが直接被写体を撮影するのではなく、間接的に照射したレーザー光線の光子が“被写体”に当たって跳ね返ってきたところを検知して“撮影”するのである。

もちろん普通のカメラではこの跳ね返ってきた光子を検知することはできないが、英ヘリオット・ワット大学のダニエル・ファッシオ教授の研究チームでは、毎秒200億フレームものスピードで光子を検出できる検知器を用いてゴーストイメージの“撮影”を行っている。

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Live Science」の記事より

“被写体”に当たって跳ね返ってきたそれぞれの光子は、どこに当たったかで戻ってくる時間に違いが生じる。そこでこのわずかな時間差が生じる光子の動きのパターンをコンピュータで計算することで、“被写体”の姿を再構成することができるのだ。つまり、石膏で型を取る作業を光子を使って行っているわけだ。

普通のカメラは直接被写体をとらえてそのまま画像にしているが、ゴーストイメージングでは跳ね返ってきた光子を検知する作業と、検知した大量のデータを計算して再構成してから画像にする作業の2つを順番に行うことになる。

「我々は自問しました。『人間の脳にこれができるのか』と」とファッシオ教授は語る。つまり人間の脳にゴーストイメージングの2番目の作業である“再構成”ができるのかどうかということだ。そしてもし人間の目と脳にその処理ができるとすれば、我々は“ゴースト”を見ることができることになる。

■アインシュタインの“ゴースト”を目撃

人間は“ゴースト”を見ることができるのか? これを検証するべく研究チームは故アルベルト・アインシュタインの有名な舌を出したポートレート写真のゴーストイメージを作成した。

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The Guardian」の記事より

アダマール・パターン(Hadamard patterns)と呼ばれる格子状のパターンで光子をポートレート写真に投影し、跳ね返ってくる光子を単一画素検出器(single-pixel detector)を使って光のパターンを集め、LEDプロジェクターへと送られた。

プロジェクターに投影された画像はコンピュータ処理する前のいわば“生素材”である。この未処理の一連のパターン画像からアインシュタインの顔を識別できるのだろうか。

最初に研究チームは一連のパターン画像をスクリーンに連続で1秒以上かけて投影したのだが、実験参加者には単なる黒と白のチェック柄の模様が見えただけであった。しかしパターン画像を投影する速度を上げてみると、なんとスクリーンにアインシュタインのおぼろげな顔が浮かび上がったのだ。まさに人間の目がアインシュタインの“ゴースト”を目撃したのである。

「黒と白が消えはじめました。そしてグレイになり実際に(アインシュタインの)画像が見えはじめてきたのです」(ダニエル・ファッシオ教授)

研究チームはこのほかにも数字や文字の“ゴースト”を見る実験にも成功したということだ。

どうして表示速度を上げると“ゴースト”を見ることができるのか? これには我々の目が持つリフレッシュレート(refresh rate)の遅さに起因するという。我々の目はきわめて素早く視覚情報を認識しているのだが、実は視覚情報が消え去って、“リフレッシュ”するまでの時間が割と長いのだという。

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Live Science」の記事より

研究者チームは我々の目のリフレッシュレートは約20ミリ秒であると導き出した。したがって20ミリ秒よりも早い間隔で画像を連続で見せられると、今見ている画像に前の画像の“残像”が残るのである。

この残像が残るという人間の目の特性によって、光子の一連のパターン画像が重なって見え、あたかもコンピュータ処理をしたかのようにアインシュタインの顔を認識できたことになる。

最先端の観測技術開発の分野からくしくも人体のメカニズムに関する発見がもたらされたことは興味深い。人間の視覚システムへの理解が深まることでVR技術などをはじめ、さまざまな分野でブレークスルーが成し遂げられそうである。
(文=仲田しんじ)

参考:「Live Science」、ほか

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