الكشف وتصوير المواد الكيميائية والمتفجرات المخفية باستخدام مطيافية المجال الزمني بالتيراهرتز والتعلم العميق

رؤية الأخطار المخفية دون فتح الصندوق

تخيل أن بإمكانك معرفة المادة الكيميائية داخل ظرف مختوم أو زجاجة حبوب — حتى التمييز ما إذا كان مسحوق ما مادة متفجرة أو مكون دوائي غير ضار — دون فتحها أو لمسها. تُظهر هذه الدراسة كيف يمكن لنوع خاص من «الضوء غير المرئي» مع ذكاء اصطناعي أن يفعل ذلك، مقدمًا وسيلة أكثر أمانًا ودقة لرصد المتفجرات المخفية وفحص جودة الأدوية.

لماذا يعتبر ضوء التيراهرتز كاشفًا قويًا

يعمل الباحثون في نطاق التيراهرتز من الطيف، الواقع بين الموجات الدقيقة والضوء تحت الأحمر. يمكن لموجات التيراهرتز أن تخترق مواد يومية مثل الورق والملابس وبعض أنواع البلاستيك، ومع ذلك فهي لا تحمل طاقة كافية لإتلاف ما تصيبه، على عكس الأشعة السينية. تمتص العديد من المواد الكيميائية موجات التيراهرتز بطرق مميزة جدًا، تاركة بصمة طيفية. وهذا يجعل ضوء التيراهرتز جذابًا لفحوصات الأمن، وتصنيع الأدوية، والزراعة، وسلامة الغذاء. لكن في ظروف العالم الحقيقي — مع أشكال غير منتظمة، وسماكات متفاوتة، وأنواع تغليف مختلفة — قد تتشوه هذه البصمات، مما يصعّب التعرف الموثوق على ما هو مخفي بالداخل.

بناء نظام تصوير عالي الحساسية

لمعالجة ذلك، بنى الفريق نظام مطيافية مجال زمني بالتيراهرتز متقدمًا يرسل نبضات تيراهرتز قصيرة للغاية نحو العينة ويقيس كيف ترتد مع الزمن. يستخدمون مصفوفات هوائيات نانوية بلازمونية مُهندَسة خصيصًا — هياكل معدنية دقيقة تعزز التفاعل بين الضوء والمستقبِل — لتوليد واكتشاف هذه النبضات بحساسية عالية ونطاق ترددي واسع يصل إلى 4.5 تيراهرتز. توضع العينة على مسرح محرك يمسح نقطة بنقطة، بحيث يسجل النظام إشارة تيراهرتز متغيرة زمنياً لكل بكسل عبر منطقة صغيرة. يتيح هذا التصميم القائم على الانعكاس استخدامه على مسافة من الجسم، وهي ميزة مهمة لمهام الأمن والتفتيش العملية.

تحويل النبضات الخام إلى خرائط كيميائية بالذكاء الاصطناعي

بدلاً من تحويل المسار الزمني الكامل إلى طيف، يركّز الباحثون على النبضات المنعكسة الفردية نفسها. عندما تصطدم نبضة تيراهرتز بحبة دواء على حامل معدني، تظهر عدة صدى: واحد من السطح العلوي، وآخر من الغلاف المعدني، وأصداء أخرى من الانعكاسات الداخلية داخل المادة. كل نبضة مهمة تحمل معلومات عن الكيمياء التي مرت عبرها. طور الفريق طريقة آلية لاستخراج هذه النبضات من كل بكسل ثم أدخلوها إلى شبكتين عصبيتين. إحدى الشبكات، المسماة EdgeNet، تحدد أين تقع حدود العينة. والأخرى، ClassNet، تفحص كل نبضة وتتنبأ بالمادة الكيميائية التي تنتمي إليها، بما في ذلك المعدن الخلفي إذا لم تكن هناك عينة. خطوة تنظيف نهائية تستخدم قواعد مكانية بسيطة — التحقق من ما تقوله البكسلات المجاورة — لتخفيف الأخطاء العشوائية وإنشاء صور كيميائية نقية.

كشف المتفجرات حتى تحت الغطاء

اختبر الباحثون ثمان مواد مختلفة: أربعة مكونات دوائية شائعة وأربعة متفجرات، بما في ذلك مركبات معروفة عسكريًا وصناعيًا. في اختبارات مبهمة على عينات مكشوفة، حقق نظامهم دقة متوسطة تقارب 99 بالمئة على مستوى البكسل، محددًا أشكال الحبوب وكرات المتفجرات بشكل صحيح. والأمر اللافت أنه عمل جيدًا أيضًا على عينات متشققة وغير منتظمة، رغم أن الشبكات تم تدريبها على عينات متشكلة تمامًا فقط، لأن أشكال النبض الأساسية ظلت متشابهة. جاءت الاختبار الحقيقي عندما حُجبت المتفجرات تحت أغطية ورقية معتمة، مقلدةً الرسائل والطرود أو الأكياس. من دون إعادة تدريب على عينات مغطاة، ظل النظام قادرًا على التعرف على المتفجرات المخفية بدقة وسطية تقارب 89 بالمئة، متميزًا بين أنواع المتفجرات المختلفة في نفس مجال الرؤية.

من عرض مختبري إلى أداة للعالم الحقيقي

يمضي مسح منطقة بمقاس 12×12 مليمتر حاليًا عدة دقائق، لكن بمجرد جمع البيانات تولد الشبكات العصبية خريطة كيميائية كاملة في نحو ثانية واحدة. يمكن للإصدارات المستقبلية التي تستخدم مصفوفات كاشف بدلًا من المسح الميكانيكي أن تُسرِّع العملية بشكل كبير وتقلص الأجهزة. وبما أن الطريقة غير مدمرة وخالية من الاتصال ومحددة بدرجة عالية لنوع المادة الكيميائية، فيمكن استخدامها للتحقق من أقراص الأدوية، وكشف الدواء المزيّف، وفحص البريد أو الأمتعة بحثًا عن متفجرات مخفية. ببساطة، تُظهر هذه العمل كيف أن الجمع بين نبضات تيراهرتز السريعة والتعلم العميق يمكن أن يحول الانعكاسات غير المرئية إلى خرائط مفصّلة وموثوقة لما بداخل الجسم — دون الحاجة لفتحه أبدًا.

الاستشهاد: Jiang, X., Li, Y., Li, Y. et al. Detection and imaging of chemicals and hidden explosives using terahertz time-domain spectroscopy and deep learning. Light Sci Appl 15, 80 (2026). https://doi.org/10.1038/s41377-026-02190-z

الكلمات المفتاحية: تصوير التيراهرتز, كشف المتفجرات, التعلم العميق, الفحص غير الجائر, خرائط كيميائية