DYNAMO 53 06 18 DTU 13
Hvordan kan vi udnytte imaging?
Billeddannelse vil blive et endnu mere afgørende værktøj
til medicinsk diagnostik. Teknologien vil også medvirke til
at skabe forståelse for mange af de processer, som foregår i
organismen, og det kan give os et nyt udgangspunkt for at
udvikle nye lægemidler.
Inden for Industri 4.0 bliver imaging en kerneteknologi.
Det kan udnyttes ved design af nye produkter og kvalitetskontrol
af eksisterende, fordi man er i stand til at ’kigge ind’
i materialerne. I det hele taget kan imaging øge forståelsen
af materialers egenskaber og vil spille en vigtig rolle i udviklingen
af nye materialer.
Selvkørende biler er også afhængige af imaging i form af
billedgenkendelse, så køretøjerne bl.a. kan identificere, om
et objekt længere fremme er en hjort eller en anden bil.
I landbrugssektoren kan imaging bruges til ’precision
farming’. Man kan eksempelvis identificere syge planter eller
ukrudt og nøjes med at bekæmpe den enkelte plante og
dermed mindske brugen af pesticider. Noget lignende kan
man forestille sig i dambrug, hvor man kan monitorere fisk ved
hjælp af undervandskameraer og identificere sygdom på baggrund
af ændrede bevægelsesmønstre eller pletter på fiskene.
Er det teknologisk muligt?
Alle ovennævnte eksempler er inden
for teknologisk rækkevidde, og en
række af dem er allerede implementeret.
En fortsat udvikling herhjemme
kræver dog yderligere investeringer,
ikke alene i direkte teknologiudvikling,
men afgjort også i forskning og uddannelse.
Vi skal fastholde en høj kvalitet
i uddannelsen af fremtidens kandidater.
Det går f.eks. ikke at indføre
discountuddannelser med begrænsede
muligheder for specialisering. Det er
ikke den vej, Danmark skal gå, hvis vi
vil være med i den teknologiske udvikling.
Det er jo indlysende, at vi ikke er
de eneste, der har opdaget potentialet
inden for imaging.
Knut Conradsen, professor emeritus,
DTU Compute, knco@dtu.dk
Læs mere om Knut Conradsen og DTU
Computes forskning i digital billedanalyse
på side 14.
Professor emeritus Knut Conradsen fik sammen med sine kolleger
megen omtale, da de publicerede en ny metode inden for billedanalyse,
der skaber nøjagtige computerrenderinger af glasobjekter.