Investigadores universitarios encontraron la manera de hacer un nano dispositivo miniatura con la capacidad de poder captura imágenes nítidas y definidas

Imagen ilustrativa de cómo se ve un grano de sal (Foto: Northwestern University)

Tras varias investigaciones, especialistas de las universidades de Princeton y Washingtonencontraron la forma de hacer una cámara del mismo tamaño de un grano de sal con la capacidad de procesar imágenes de alta calidad. Eso significa un gran hallazgo y avance en el área médica y científica, ya que abrirá la puerta a exploraciones mucho más detalladas del cuerpo humano.

Si bien, ya existen algunas nano cámaras que son usadas en el ámbito médico para hacer operaciones y análisis como las que se ocupan en endoscopias o tomar imágenes cerebrales, los aspectos que captaban eran pobres.

A diferencia de las cámaras profesionales o las de teléfonos celulares que cada vez tienen mayor potencia, las más pequeñas han tenido limitaciones técnicas, propias a su tamaño.

Imágenes capturadas por la cámara de los científicos (Foto: Nature.com)

“Diseñamos un marco de aprendizaje completamente diferenciable que aprende una estructura física de metasuperficie junto con un algoritmo de reconstrucción de imágenes basado en características neuronales”, explican en el artículo.

Con “metasuperficie” se refieren a su nuevo sistema con una superficie óptima con 1.6 millones de postes cilíndricos en tan solo medio milímetro cada uno. Dichos postes funcionan como antenas receptoras de luz, las cuales procesan en algoritmos de imagen.

De ahí que el descubrimiento de los miembros de las universidades estadounidenses haya causado revuelo, ya que con una cámara ultra pequeña y con mejor procesamiento de imágenes podrán realizar nuevos estudios médicos o emplearla en otros ámbitos donde se requiera.

Señalan que la cámara ha demostrado funcionar hasta con una apertura de diafragma a 2.0, lo que quiere decir que aunque haya pocas condiciones de luz puede capturar imágenes.

La cámara tiene una cosntrucción inspirada en el sistema neuronal (Foto: Nature.com)

Asimismo, apuntaron que han logrado disminuir las aberraciones cromáticas que se refieren al color de la imagen, al reducir la distancia focal de la cámara. Con todo ello, pueden reproducir fotografías más claras a las ya existentes en el ramo.

“Optimizamos conjuntamente el algoritmo de metasuperficie y deconvolución con un modelo de formación de imágenes diferenciable de extremo a extremo”, explican.

Indicaron que con sus investigaciones han podido superar los métodos existentes de algunos errores de construcción fuera del rango de longitud de onda norminal en capturas experimentales, que demuestran la calidad de imagen.

“En nuestro modelo, los coeficientes polinomiales que determinan la fase metasuperficie son variables optimizables, mientras que los parámetros calibrados experimentalmente que caracterizan la lectura del sensor y la distancia sensor-metasuperficie son fijos”

Lá cámara tiene menos aberraciones pese a su tamaño (Foto: Nature.com)

Dicho de forma más simple, la cámara tiene la posibilidad de adaptarse a las variables que pudiera tener frente a ella (como si se tratase de un modo automático), mientras que los parámetros de otros modelos se calibran de acuerdo a la experiencia y son fijos.

Aunado a esto, especificaron que la construcción de su dispositivo simula las redes neuronales que facilitan el aprendizaje en un bajo y alto nivel, a la vez que permite codificar y propagar información, más allá de solo procesar y enviar.

Los investigadores de Princeton y Washington señalan que pese a haber encontrado una cámara de mínimo tamaño libre de aberraciones cromáticas, quieren extender su trabajo a imágenes flexibles con nanofotónica reconfigurable para diversas tareas que pueden ser de clasificación o detección de objetos.

Finalmente, los creadores de esta tecnología mencionaron algunos beneficios futuros y aplicaciones relacionados a su invención. “Creemos que el método propuesto da un paso esencial hacia cámaras ultrapequeñas que pueden permitir aplicaciones novedosas en endoscopia, imágenes cerebrales o de forma distribuida en superficies de objetos”.