גילוי ותדמית של חומרים וכימיקלים ונתזי חומרי נפץ מוסתרים באמצעות ספקטרוסקופיית תחום הזמן בטֶרָהֶרץ' ולמידה עמוקה

לראות סכנות מוסתרות בלי לפתוח את הקופסה

דמיינו שאתם יכולים לזהות איזה חומר כימי נמצא בתוך מעטפה סגורה או בקבוק גלולות — עד לרמת ההבחנה האם אבקה היא חומר נפץ או מרכיב תרופתי חסר סיכון — מבלי לפתוח או לגעת בזה. המחקר הזה מראה איך סוג מיוחד של "אור בלתי נראה" בשילוב אינטיליגנציה מלאכותית יכול לעשות בדיוק זאת, ומציע דרך בטוחה ומדויקת יותר לזהות חומרי נפץ מוסתרים ולבדוק את איכות התרופות.

מדוע אור טֶרָהֶרץ' הוא חוקר חזק

החוקרים פועלים בתחום הטֶרָהֶרץ' של הספקטרום, שנמצא בין מיקרוגל לאינפרא-אדום. גלֵי טֶרָהֶרץ' יכולים לעבור דרך חומרים יום-יומיים כמו נייר, ביגוד וכמה פלסטיקים, ועדיין אינם נושאים מספיק אנרגיה כדי לפגוע במה שהם פוגעים בו, בשונה מקרני רנטגן. חומרים רבים סופגים גלים אלה באופן אופייני מאוד, ומשאירים "טביעת אצבע" ספקטרלית. זה הופך את אור הטֶרָהֶרץ' לאטרקטיבי לסריקות בטחוניות, לייצור תרופות, לחקלאות ולבטיחות במזון. אך בתנאים של העולם האמיתי — עם צורות לא סדירות, עוביים משתנים וסוגי אריזות שונים — טביעות האצבע האלה עלולות לעוות ולהקשות על זיהוי אמין של מה שמוסתר בפנים.

בנית מערכת דימות רגישת-גבוהה

כדי להתמודד עם זה, הצוות בנה מערכת מתקדמת לספקטרוסקופיית תחום הזמן בטֶרָהֶרץ' ששולחת דפיקות טֶרָהֶרץ' קצרות מאוד לעבר הדגימה ומודדת כיצד הן מוחזרות לאורך הזמן. הם משתמשים במערכי ננו-אנטנות פלזמוניות מהונדסות במיוחד — מבנים מתכתיים זעירים שמגבירים את האינטראקציה בין האור לגלאי — כדי לייצר ולגלות את הדפיקות האלה ברגישות גבוהה ובסרברס רוחב פס רחב, עד 4.5 טרהֶרץ'. הדגימה מונחת על במה ממונעת הסורקת נקודה אחרי נקודה, כך שהמערכת מקליטה אות טֶרָהֶרץ' משתנה בזמן עבור כל פיקסל באזור קטן. התכנון המבוסס החזרות מאפשר שימוש מרחוק מהחפץ, תכונה חשובה למשימות בטיחות ובדיקה מעשיות.

הפיכת הדפיקות הגולמיות למפות כימיות באמצעות AI

במקום להמיר את כל ציר הזמן לספקטרום, החוקרים מתמקדים בעצם בדפיקות המוחזרות הבודדות. כאשר דפיקת טֶרָהֶרץ' פוגעת בכדור גלולה המונח על מחזיק מתכתי, מופיעות מספר הדות: אחת מהמימד העליון, אחת מהמגש המתכתי, ואחרות מהחזרות פנימיות בתוך החומר. כל דפיקה משמעותית נושאת מידע על הכימיקל שהיא עברה דרכו. הצוות פיתח שיטה אוטומטית לחלץ דפיקות אלה מכל פיקסל ואז הזין אותן לשתי רשתות עצביות. רשת אחת, שנקראת EdgeNet, קובעת היכן נמצאות הגבולות של המדגם. השנייה, ClassNet, בוחנת כל דפיקה ומנבאת לאיזה חומר היא שייכת, כולל הרקע המתכתי אם אין דגימה נוכחית. שלב ניקוי סופי משתמש בכלליים מרחביים פשוטים — בדיקת מה שאומרים הפיקסלים השכנים — כדי ללטש שגיאות שוליות וליצור תמונות כימיות חדות.

גילוי חומרי נפץ, גם מתחת לכיסוי

החוקרים בחנו שמונה חומרים שונים: ארבעה מרכיבים פרמקולוגיים נפוצים וארבעה חומרי נפץ, כולל תרכובות צבאיות ותעשייתיות ידועות. בבדיקות עיוורות על דגימות לא מכוסות, המערכת שלהם הגיעה לדיוק ממוצע של כ-99 אחוז ברמת הפיקסל, ונסללו בצורה נכונה צורות הגלולות וגרגירי החומר הנפיץ. באופן מרשים, היא עבדה היטב גם על דגימות סדוקות ולא סדירות, על אף שהרשתות אומנו רק על צורות מושלמות, כי צורות הדפיקות החשובות נשארו דומות. מבחן הלחץ האמיתי הגיע כשהחומרי נפץ הוסתרו תחת כיסויי נייר אטומים, המדמים מכתבים, חבילות או שקיות. ללא אימון מחודש על דגימות מכוסות, המערכת עדיין זיהתה את חומרי הנפץ המוסתרים בדיוק ממוצע של קרוב ל-89 אחוז, והצליחה להבחין בין סוגי נפץ שונים באותו שדה ראייה.

ממחשה במעבדה לכלי בעולם האמיתי

סריקה של אזור בגודל 12 על 12 מילימטר כרגע לוקחת כמה דקות, אבל ברגע שהנתונים נאספים, הרשתות מעבדות ומפיקות מפת כימית מלאה בכמעט שנייה. גרסאות עתידיות שישתמשו במערכי גלאים במקום סריקה מכנית יכולות להאיץ את התהליך באופן דרמטי ולהקטין את החומרה. מאחר שהשיטה אינה הרסנית, אינה דורשת מגע ומאוד ספציפית לסוג הכימיקל, היא עשויה לשמש לאימות גלולות, לגילוי תרופות מזויפות ולסריקה של דואר או מטען לאיתור חומרי נפץ מוסתרים. בפשטות, עבודה זו מראה ששילוב של דפיקות טֶרָהֶרץ' מהירות ולמידה עמוקה יכול להפוך החזרות בלתי נראות למפות מפורטות ואמינות של מה שבתוך עצם — מבלי ever לפתוח אותו.

ציטוט: 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

מילות מפתח: דימות טֶרָהֶרץ', גילוי חומרי נפץ, למידה עמוקה, סינון לא פולשני, מיפוי כימי