O objetivo do projeto IMPET é desenvolver soluções inovadoras de imagem multifotónica de alta resolução para aplicações industriais, apoiadas por métodos de inteligência artificial. Uma característica única da abordagem proposta é o uso de medições de decoerência quântica como informação complementar às distribuições espaciais obtidas em tomógrafos industriais atuais. O projeto centra-se em duas aplicações. A primeira é a imagiologia da dinâmica de fluidos e meios a granel, que permite o estudo de metais líquidos utilizados no arrefecimento de reatores nucleares e sistemas eletrónicos dedicados à inteligência artificial (IA). A segunda abordagem envolve a imagiologia 3D de materiais porosos, por exemplo, para a produção de membranas osmóticas utilizadas para dessalinização da água do mar e em fontes de energia renováveis ou a análise de amostras geológicas na indústria mineira. A imagem 3D irá permitir-lhe determinar com mais precisão a estrutura interna dos materiais, não só o tamanho dos volumes livres e defeitos, mas também a sua localização. Em cooperação com um grupo da Universidade de Viena, será realizada uma investigação pioneira sobre a utilização das propriedades quânticas do sistema de fotões emaranhados em interação com a matéria. A utilização do fenómeno da decoerência dá acesso a medições complementares das propriedades dos materiais.No âmbito do projeto, está previsto o desenvolvimento do método de Positron Emission Particle Tracking (PEPT). A redução e correção dos efeitos perturbadores da imagem serão feitas através da utilização de aprendizagem profunda, incluindo redes convolucionais ou transformadores numa fase inicial do processamento de dados. Isto levará em conta a distribuição de densidade do material obtido por tomografia computadorizada (TC). Uma análise do desempenho do scanner e da configuração ideal proposta com base nos métodos avançados de Monte Carlo será realizada em cooperação com o Prof. David Sarrut do CNRS Lyon. O resultado da investigação será o desenho de um scanner industrial barato.
