Esta nueva cámara tiene el tamaño de un grano de sal pero hace fotos impresionantes

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Una microcámara del tamaño de un grano de sal | Tseng, Ethan, et al, Universidad de Princeton
Una microcámara del tamaño de un grano de sal | Tseng, Ethan, et al, Universidad de Princeton

Una de las características más destacadas del progreso tecnológico de nuestra época es la miniaturización. Es un desafío altamente complejo ya que implica desarrollar dispositivos de tamaños cada vez más diminutos, a la vez que se amplían o mejoran sus capacidades. Las cámaras son un claro ejemplo de este constante reto y en solo unas décadas han pasado de grandes y pesados armatostes a ser las protagonistas de los teléfonos móviles que ahora llevamos en nuestros bolsillos. Pero diseñar cámaras cada vez más pequeñas y con mejor resolución no es algo que solo afecte a tu Smartphone. Gran parte del futuro que hoy se dibuja ante nosotros necesita mejorar estas aplicaciones en campos tan variados como la conducción autónoma, la vigilancia y seguridad o la biomedicina.

Nos encontramos por tanto ante un problema doble: a la reducción de tamaño debemos sumar la cuestión de la calidad. Hasta ahora las cámaras más avanzadas que se habían presentado cumplían de sobra en el aspecto de la miniaturización, pero eso era solo la mitad del objetivo y se hacía necesario mejorar el rendimiento y la calidad. Si el destino de estos diseños es, por ejemplo, la detección de tumores en el interior del cuerpo humano de poco nos servirá una microcámara que hace fotos borrosas.

Sin embargo, esta misma semana un equipo de investigadores de la Universidad de Princeton en Nueva Jersey ha conseguido un salto de gigante presentando un nuevo dispositivo que soluciona buena parte del problema utilizando Inteligencia Artificial mediante redes neuronales de aprendizaje. El estudio se ha publicado en Nature Communication e introduce un concepto muy interesante: Nanoóptica neuronal para conseguir imágenes de alta calidad con una cámara del tamaño de un grano de sal.

Para empezar los autores han utilizado una tecnología conocida como metasuperficie que cubre con 1,6 millones de diminutos postes cilíndricos con los que la microcámara puede capturar imágenes a todo color “tan buenas como las tomadas con lentes convencionales medio millón de veces más grandes que ella”.

Ilustración de cómo es la superficie de la microcámara con sus postes cilíndricos.| Tseng, Ethan, et al, Universidad de Princeton
Ilustración de cómo es la superficie de la microcámara con sus postes cilíndricos.| Tseng, Ethan, et al, Universidad de Princeton

La clave de esta microcámara es la manera en que combina su diminuto hardware con las técnicas de procesamiento computacional para mejorar la imagen capturada. Algoritmos de procesamiento y técnicas de aprendizaje automático se unen para reducir el desenfoque y otras distorsiones que siempre están presentes en las microcámaras actuales. La comparación entre las imágenes obtenidas con la nueva microcámara y una de sus predecesoras diseñada hace solo unos años (2018) es más que notable:

Comparación entre los resultados de microcámaras actuales (izquierda, Colburnt et al, de 2018) y el nuevo modelo desarrollado por la Universidad de Princeton (derecha) | Tseng, Ethan, et al, Universidad de Princeton
Comparación entre los resultados de microcámaras actuales (izquierda, Colburnt et al, de 2018) y el nuevo modelo desarrollado por la Universidad de Princeton (derecha) | Tseng, Ethan, et al, Universidad de Princeton

La importancia de esta nueva cámara es doble. Por un lado destaca la laboriosa tarea de diseñar, dar forma y colocar individualmente los numerosos postes cilíndricos de nitruro de silicio de su metasuperficie, y por otro lograr los parámetros adecuados que procesen las imágenes obtenidas y mejoren automáticamente la calidad de los resultados.

Los investigadores de Princeton añaden además algunas características futuras que ampliarían de manera extraordinaria las funciones de esta microcámara. “En un futuro estos algoritmos podrían usarse para algo más que para mejorar la imagen. Podrían utilizarse para detectar de manera automática objetivos particulares que la cámara esté buscando, ya sea peatones que cruzan delante de un coche autónomo o signos de enfermedad dentro del cuerpo humano”, explica en la web oficial de la Universidad, Ethan Tseng, autor principal del estudio.

Los usos potenciales de estas cámaras una vez que se ha mejorado la calidad de su imagen son fascinantes. Se podrían usar como “una capa de cobertura para convertir superficies enteras en cámaras, eliminando la necesidad de una cámara convencional sobre la pantalla de una computadora portátil o en la parte posterior de un teléfono”, explica el informático Felix Heide. “Podríamos convertir superficies en cámaras de alta resolución y ya no necesitaríamos tres objetivos en la parte posterior de tu smartphone, en realidad toda esa superficie posterior se convertiría en una cámara con enormes prestaciones”.

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Referencias científicas y más información:

Tseng, Ethan, et al. «Neural Nano-Optics for High-Quality Thin Lens Imaging». Nature Communications, noviembre de 2021, DOI:10.1038/s41467-021-26443-0.

Molly Sharlach “Researchers shrink camera to the size of a salt grain” Princeton University

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