Crearon una cámara del tamaño de un grano de sal capaz de captar imágenes ultra HD

El nuevo sistema óptico se basa en una tecnología llamada metasuperficie que se puede producir de manera muy similar a un chip de computadora.

Científicos de la Universidad de Princeton y de la Universidad de Washington en Estados Unidos han creado quizá la cámara más pequeña del mundo capaz de producir imágenes a full color y en alta definición mejor que cualquiera de sus pares.

Las cámaras de tamaño micro tienen un gran potencial para detectar problemas en el cuerpo humano y permitir la detección de robots súper pequeños, pero los enfoques anteriores capturaron imágenes borrosas y distorsionadas con campos de visión limitados.

Ahora, el equipo detrás de este avance tecnológico ha superado estos obstáculos con una cámara ultracompacta del tamaño de un grano de sal grueso. El nuevo sistema puede producir imágenes nítidas a todo color a la par con una lente de cámara compuesta convencional 500.000 veces más grande en volumen, dicen sus creadores en un artículo publicado el el 29 de noviembre en Nature Communications.

Habilitado por un diseño conjunto del hardware de la cámara y el procesamiento computacional, el sistema podría permitir una endoscopia mínimamente invasiva con robots médicos para diagnosticar y tratar enfermedades, y mejorar la obtención de imágenes para otros robots con limitaciones de tamaño y peso. Se podrían usar matrices de miles de cámaras de este tipo para la detección de escena completa, convirtiendo superficies en cámaras.

Mientras que una cámara tradicional utiliza una serie de lentes de vidrio o plástico curvados para enfocar los rayos de luz, el nuevo sistema óptico se basa en una tecnología llamada metasuperficie, que se puede producir de manera muy similar a un chip de computadora. Con solo medio milímetro de ancho, la metasuperficie está tachonada con 1,6 millones de postes cilíndricos, cada uno aproximadamente del tamaño del virus de inmunodeficiencia humana (VIH).

Cada poste tiene una geometría única y funciona como una antena óptica. Es necesario variar el diseño de cada poste para dar forma correctamente a todo el frente de onda óptica. Con la ayuda de algoritmos basados en aprendizaje automático, las interacciones de las publicaciones con la luz se combinan para producir imágenes de la más alta calidad y el campo de visión más amplio para una cámara de metasuperficie a todo color desarrollada hasta la fecha.

Una innovación clave en la creación de la cámara fue el diseño integrado de la superficie óptica y los algoritmos de procesamiento de señales que producen la imagen. Esto impulsó el rendimiento de la cámara en condiciones de luz natural, en contraste con las cámaras de metasuperficie anteriores que requerían la luz láser pura de un laboratorio u otras condiciones ideales para producir imágenes de alta calidad, dijo Felix Heide, autor principal del estudio y profesor asistente de informática y ciencia en Princeton.

Las cámaras de tamaño micro anteriores (izquierda) capturaron imágenes borrosas y distorsionadas con campos de visión limitados. Un nuevo sistema llamado nanoóptica neuronal (derecha) puede producir imágenes nítidas a todo color a la par con una lente de cámara compuesta convencional. Imagen cortesía de los investigadores.

Los investigadores compararon las imágenes producidas con su sistema con los resultados de cámaras de metasuperficie anteriores, así como con las imágenes capturadas por una óptica compuesta convencional que utiliza una serie de seis lentes refractivas. Aparte de un poco de desenfoque en los bordes del marco, las imágenes de la cámara de tamaño nanométrico eran comparables a las de la configuración de lente tradicional, que es más de 500.000 veces mayor en volumen.

Otras lentes de metasuperficie ultracompactas han sufrido importantes distorsiones de imagen, pequeños campos de visión y una capacidad limitada para capturar el espectro completo de luz visible, lo que se conoce como imágenes RGB porque combina rojo, verde y azul para producir diferentes tonos.

“Ha sido un desafío diseñar y configurar estas pequeñas nanoestructuras para hacer lo que quieres”, dijo Ethan Tseng, un Ph.D. en ciencias de la computación estudiante de Princeton que codirigió el estudio. “Para esta tarea específica de capturar imágenes RGB de gran campo de visión, anteriormente no estaba claro cómo codiseñar los millones de nanoestructuras junto con algoritmos de posprocesamiento”.

El coautor principal, Shane Colburn, abordó este desafío creando un simulador computacional para automatizar las pruebas de diferentes configuraciones de nano antenas. Debido a la cantidad de antenas y la complejidad de sus interacciones con la luz, este tipo de simulación puede usar “cantidades masivas de memoria y tiempo”. Colburn desarrolló un modelo para aproximar de manera eficiente las capacidades de producción de imágenes de las metasuperficies con suficiente precisión.

James Whitehead, otro coautor del estudio, fabricó las metasuperficies, que se basan en nitruro de silicio, un material similar al vidrio que es compatible con los métodos de fabricación de semiconductores estándar utilizados para chips de computadora, lo que significa que un diseño de metasuperficie dado podría producirse fácilmente en masa a un costo menor que las lentes de las cámaras convencionales.

“Aunque el enfoque del diseño óptico no es nuevo, este es el primer sistema que utiliza una tecnología óptica de superficie en el extremo frontal y un procesamiento basado en los nervios en la parte posterior”, dijo Joseph Mait , consultor de Mait-Optik y ex investigador senior y científico jefe del Laboratorio de Investigación del Ejército de los Estados Unidos.

“La importancia del trabajo publicado es completar la tarea hercúlea de diseñar conjuntamente el tamaño, la forma y la ubicación del millón de características de la metasuperficie y los parámetros del procesamiento posterior a la detección para lograr el rendimiento de imagen deseado”, agregó Mait, que no participó en el estudio.

Heide y sus colegas ahora están trabajando para agregar más capacidades computacionales a la propia cámara. Más allá de optimizar la calidad de la imagen, les gustaría agregar capacidades para la detección de objetos y otras modalidades de detección relevantes para la medicina y la robótica.

Heide también prevé el uso de generadores de imágenes ultracompactos para crear “superficies como sensores”. “Podríamos convertir superficies individuales en cámaras que tienen una resolución ultra alta, por lo que ya no necesitaría tres cámaras en la parte posterior de su teléfono, pero toda la parte posterior de su teléfono se convertiría en una cámara gigante. Podemos pensar en formas completamente diferentes de construir dispositivos en el futuro “, dijo.

Fuente: Infobae