Zpět na články

Laser, který se umí seřídit sám. A poznat, že udělal chybu

9. července 2026 3 minuty
Laser, který se umí seřídit sám. A poznat, že udělal chybu

Vědci z CXI TUL vyvíjejí laserové systémy, které si poradí bez ručního zásahu technika. Laser se nastaví přesně podle potřeby a podle zvuku rozpozná, jestli proces probíhá správně. Výzkum v projektu LasApp míří do vesmíru i do běžné výroby.

Seřídit laser je citlivá práce. Stačí, aby se zrcadlo posunulo o zlomek milimetru, a celý systém přestane fungovat. Dnes tento krok zajišťuje technik ručně, opakovaně a podle toho, co situace vyžaduje. Týmy z CXI TUL ale pracují na tom, aby si laser dokázal poradit sám.

Rozladěný laser? To není jen tak

Srdcem zařízení je laserová kavita, tedy místo, kde paprsek vzniká, mnohonásobně se odráží a zesiluje se. Zrcadla musí stát na svém místě s přesností na mikrometry. Časem se ale rozladí. Teplota, vibrace, prostě provoz.

Tým z CXI TUL testuje systém, který polohu zrcadel upravuje pomocí piezoelektrických motorků – malých, ale extrémně přesných pohonů. Laser sleduje, kam dopadá jeho vlastní stopa, pomocí citlivého senzoru. Pokud se odchýlí od správné pozice, systém to pozná a sám ji opraví.

V současné fázi se přesnost pohybuje v řádu desetin mikrometru. Pro představu: tloušťka lidského vlasu je kolem 70 mikrometrů.

AI vrací laser do optimální polohy

Poznat chybu je jedna věc. Rychle a efektivně ji opravit je druhá. Proto tým testuje metody strojového učení, které se učí, jak zrcadla navigovat do správné polohy co nejrychleji a s co nejmenším počtem pohybů.

Cíl je jasný: dostat laserový paprsek přesně do středu senzoru, a to s přesností pod tři mikrometry. V květnu 2026 přibylo do laboratoře nové zařízení IR viewer, díky kterému lze sledovat infračervenou stopu laseru přímo uvnitř systému. Pomáhá to přesněji nastavit optickou cestu a připravit laser na ostré testování.

Proč je tohle důležité? Tam, kde se nedá poslat technika na servis, jako třeba ve vesmíru, se laser musí umět opravit sám.

Když jsou chyby slyšet

Zatímco první část výzkumu hledí ke kosmu, ta druhá míří do průmyslu a právě tam může přinést konkrétní praktické využití. Tým se zaměřuje na technologii zvanou laser peening. To je laserové zpracování povrchu materiálu, které se používá třeba u leteckých nebo automobilových součástek.

Každý laserový puls vydá svou zvukovou stopu. Pokud proces probíhá správně, zvuk je jiný, než když se něco nepovede. Výzkumníci nasbírali přes 21 tisíc krátkých zvukových záznamů a všechny je analyzovali.

Na tomto základě vznikla vlastní aplikace, která dokáže signály zobrazit a porovnat v časové i frekvenční oblasti. A následně rozeznat správný puls od chybného. S vývojem pomohla metoda XGBoost, běžně používaný nástroj strojového učení pro klasifikaci.

Výsledek: přesnost 93 procent. To znamená, že stroj může kontrolovat kvalitu výroby v reálném čase, a to jen podle toho, jak proces zní. Bez nutnosti kontrolovat každý kus pod mikroskopem.

Spojení laserů, AI a chytré diagnostiky je unikát

Tohle všechno je součástí projektu LasApp, který propojuje špičková laserová centra Akademie věd ČR s dalšími pracovišti. Koordinátorem je Ústav fotoniky a elektroniky AV ČR, dalšími partnery jsou Fyzikální ústav AV ČR – HiLASE Centre, Přírodovědecká fakulta Univerzity Karlovy – Centrum BIOCEV, Ústav přístrojové techniky AV ČR a dvě špičkové pracoviště z Libereckého kraje: Ústav pro nanomateriály, pokročilé technologie a inovace TUL společně s Ústavem fyziky plazmatu AV ČR – centrum TOPTEC.

Šest institucí, jeden cíl: posunout laserové technologie blíž k chytré výrobě a budoucím vesmírným misím. Výzkum v projektu LasApp spojuje optiku, automatizaci, umělou inteligenci a diagnostiku výrobních procesů do jednoho celku.

A až se jednou něco pokazí, nebude potřeba posílat technika do útrob zařízení jako hrdinu do temných chodeb vesmírné lodi, kde může číhat vetřelec. Laser, který se sám seřídí a včas pozná, že něco nejde podle plánu, může díky výzkumu na CXI TUL podobným dramatům předejít dřív, než začne jít do tuhého.

Doporučené články

Sedmnáctiletý startupista, čistší obce  i lepší propojení studentů s firmami. Výkop ukázal, že dobré nápady  v Libereckém kraji nechybí

Sedmnáctiletý startupista, čistší obce i lepší propojení studentů s firmami. Výkop ukázal, že dobré nápady v Libereckém kraji nechybí

Začínající podnikatelé mění strategii. Zatímco ještě před několika lety hledali hlavně investory, dnes chtějí především první zákazníky, ověřit svůj produkt na trhu a získat zkušené mentory. Potvrzuje to i letošní ročník programu Výkop podnikatelského inkubátoru Lipo.ink, kterým prošlo osm startupů z Libereckého kraje – od sedmnáctiletého podnikatele přes technologii pro kořenové čistírny až po platformu propojující studenty s firmami.
RaceQ učí závodní týmy číst telemetrii. A vykřesat z dat ztracené desetiny vteřiny i lepší umístění

RaceQ učí závodní týmy číst telemetrii. A vykřesat z dat ztracené desetiny vteřiny i lepší umístění

Každé odjeté kolo na trati po sobě zanechá stopu v datech. Znalost rychlosti, zrychlení, práce volantu či zatížení pneumatik ale sama o sobě auto nezrychlí. RaceQ, vítěz soutěže Startup TUL, vyvíjí software pro simulaci a analýzu dynamiky závodního vozu. Týmům chce ukázat, kde se za grafy skrývá prostor pro rychlejší průjezd zatáčkou. A také jak díky simulacím ušetřit až sedmiciferné částky vynakládané za pronájem závodních tratí.
Evropa ocenila projekt z Libereckého kraje. Sociální robot Robic získal cenu odborné veřejnosti

Evropa ocenila projekt z Libereckého kraje. Sociální robot Robic získal cenu odborné veřejnosti

Když se loni poprvé objevil v sociálních službách v Jablonci nad Nisou, budil zvědavost. Dnes už má tato úspěšná přeshraniční spolupráce se španělskými kolegy z Madridu za sebou další milník. Projekt sociálního robota Robica na bázi umělé inteligence, který v Libereckém kraji pomáhá klientům s postižením autistického spektra, získal v Bruselu významné ocenění EDIH Community Award. V hlasování evropské komunity digitálních inovačních hubů uspěl mezi více než 70 projekty z celé Evropy a zařadil se mezi nejúspěšnější příklady využití umělé inteligence ve veřejných službách.