charakterystyce na całej powierzchni soczewki w stosunku do wcześniejszych konstrukcji. nowy profil zmiany mocy soczewki został opracowany dzięki zastosowaniu technologii ai-support i wsparciu sztucznej inteligencji. Dla możliwości porównywania i weryfikacji konstrukcji na poziomie projektowym opracowany został nowy wskaźnik generowany na podstawie parametrów Mean Power soczewki progresywnej. Mean power jest uśrednioną wartością mocy sferycznej i cylindrycznej w danym punkcie soczewki i jest wyrażana w dioptriach: Mean power = (spH+Cyl)/2 [d]. Nowy wskaźnik porównawczy określany jest na podstawie wartości Mean Power soczewki, wyznaczonych wzdłuż okręgu o promieniu 25 mm, którego środkiem jest punkt montażu soczewki progresywnej. Duże zmiany mocy na krótkim odcinku wskazują na duże zniekształcenia obrazu, czyli wpływają na efekt pływania obrazu. Celem projektowym było uzyskanie profilu o możliwie łagodnej zmianie mocy bez widocznych zaburzeń wartości Mean Power. Na rysunku 1 przedstawiono wykres zmiany mocy dla standardowej konstrukcji soczewki progresywnej oraz soczewki SUPREO. W obszarach zaznaczonych na rysunku okręgiem widać, że zaburzenie wartości mocy jest zdecydowania mniejsze dla soczewki SUPREO. na podstawie wyznaczonych wartości generowany jest bezwymiarowy wskaźnik liczbowy. im wartość tego wskaźnika jest wyższa, tym szacowany efekt pływania obrazu jest mniejszy. dla soczewki supreo udało się uzyskać wskaźnik o wartości co najmniej 2-krotnie wyższej w porównaniu do soczewek niższych generacji. Oczywiście opisany wskaźnik jest tylko jednym z parametrów sprawdzanych w procesie projektowania soczewki, jednak wydaje się, że najlepiej obrazuje realizację podstawowego postulatu przyjętego w założeniach projektowych, czyli redukcję zniekształceń powodujących efekt pływania obrazu. teCHnologia ai-support dla konstrukcji soczewki supreo opracowano nowy model obliczeniowy, uwzględniający wszystkie czynniki, wpływające na efekt pływania obrazu, a uwzględniając je w programie kalkulacyjnym stworzono nową technologię ai-support, wykorzystującą sztuczną inteligencję w procesie projektowania soczewki. Sztuczna inteligencja pozwoliła na zbudowanie jeszcze dokładniejszego niż do tej pory modelu, uwzględniającego przebieg promieni światła przez różne obszary soczewki progresywnej i ich odwzorowanie na siatkówce. Bazując na dotychczas zebranym doświadczeniu projektantów, opracowana została nowoczesna metoda budowania bazy danych, obejmujących ogromne biblioteki projektów historycznych soczewek progresywnych, z których każdy stanowi odrębną wizję projektantów (rys. 2). Utworzona baza danych stanowiła dane wejściowe dla sztucznej inteligencji w procesie tworzenia nowego projektu. Jednocześnie definiowane były oczekiwania jakościowe, dotyczące parametrów optycznych soczewki, optymalnego przebiegu promieni światła przez soczewkę i odwzorowania na siatkówce oka. technologia ai-support zapewnia również pętlę sprzężenia zwrotnego dla sztucznej inteligencji. Stale otrzymuje ona informacje zwrotne na temat jakości i wydajności generowanych projektów soczewek, w porównaniu z modelami zaprojektowanymi przez człowieka. Informacja ta pozwala sztucznej inteligencji do dostosowywania i ulepszania swoich projektów. dlatego w technologii ai-support sztuczna inteligencja uczy się naśladować proces decyzyjny doświadczonych projektantów soczewek, obserwując i uogólniając dostarczone przykłady. Skuteczne zintegrowanie zaleceń sztucznej inteligencji z doświadczeniem człowieka w projektowaniu soczewek progresywnych ma kluczowe znaczenie w Technologii AI-SUPPORT. Przy współpracy między sztuczną inteligencją a projektantami – sztuczna inteligencja służy raczej jako asystent i wsparcie, a nie zastępuje projektanta. Dzięki niej możliwe jest dostosowanie każdego aspektu projektu soczewki w taki sposób, aby uzyskać najlepszą ostrość widzenia i minimalizację aberracji w obszarach peryferyjnych. technologia ai-support dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji pozwala na jeszcze bardziej precyzyjną budowę modelu oko-soczewka. Zasoby sztucznej inteligencji pozwalają w coraz mniejszym stopniu uśredniać parametry wejściowe przy kalkulacji konstrukcji soczewki. Dotyczy to aspektów geometrycznych, analizy ruchu gałki ocznej czy położenia środka obrotu oka. sztuczna inteligencja wykorzystywana w technologii ai-support pozwala również na optymalizację konstrukcji soczewki przy uwzględnieniu mocy optycznej soczewek korekcyjnych oraz wielkości wady presbiopii. testy wdrożeniowe Ważne ogniwo przy projektowaniu soczewek SUPREO stanowiły testy wdrożeniowe. Odpowiednio wcześniej wykonano i poddano testom użytkowym to nowe rozwiązanie konstrukcyjne. Podczas testów wybrana grupa rzeczywistych użytkowników przekazywała subiektywne oceny, dotyczące ich jakości i komfortu widzenia, jaki zapewniają. W testach uczestniczyło kilkadziesiąt osób, które miały doświadczenie w użytkowaniu soczewek progresywnych, zaliczanych do grupy premium. Wyniki testów potwierdziły, że przyjęte założenia projektowe są poprawne, a poziom zadowolenia osób testujących soczewki jest bardzo wysoki. pozytywy wynik testów wdrożeniowych, upewnił nas o słuszności wprowadzenia soczewki supreo do oferty handlowej. historycZna baZa danych technologia ai-sUPPort wiedZa i doświadcZenie ProJektanta Rys. 2 – sztuczna inteligencja w procesie projektowania soczewki
RkJQdWJsaXNoZXIy NDI0NjE=