Desarrollan chinos sensor que ve en segundos lo que al ojo humano en minutos

La ciencia nos ha dicho que los ojos tienen la capacidad de adaptarse a condiciones extremas de luz, desde la oscuridad total hasta el deslumbramiento, en cosa de 2 a 30 minutos, algo que es posible gracias al sistema visual humano, que involucra retina, nervio óptico y cerebro, que también puede memorizar condiciones lumínicas extremas para responder con mayor rapidez si se repiten.

Los sistemas convencionales de visión artificial, que permiten a las máquinas 'ver', tienen limitaciones, pues generan datos redundantes que ralentizan el procesamiento, consumen mucha energía y tienen dificultades para capturar imágenes nítidas y de alta calidad bajo cambios bruscos en la iluminación.

Investigadores de la Universidad china de Fuzhou han desarrollado un sensor de visión artificial que puede detectar y adaptarse a cambios extremos, desde oscuridad total hasta luz intensa, en 40 segundos.

El estudio fue publicado en la revista Applied Physics Letters

Con base en la retina humana, que ajusta su sensibilidad ante estímulos lumínicos, los científicos crearon el dispositivo que imita este mecanismo. La clave reside en el uso de puntos cuánticos, que son materiales a escala nanométrica que transforman la luz en señales eléctricas, que responden más rápido a las transiciones de luminosidad.

El sensor integra puntos cuánticos de sulfuro de plomo en capas de polímero y óxido de zinc. Estas estructuras almacenan cargas eléctricas en entornos oscuros y las liberan al exponerse a luz intensa. Además de su rápida adaptación, el sistema filtra información irrelevante, reduciendo significativamente el volumen de datos redundantes y ahorrando energía.

Yun Ye, autor de la investigación, explica que esta tecnología podría implementarse "de inmediato en vehículos autónomos y robots que operan en condiciones de luz cambiantes, como al pasar de túneles a la luz solar".

Más aún, "podría inspirar [el desarrollo de] sistemas de visión de baja potencia". "Su principal valor reside en permitir que las máquinas detecten con fiabilidad dónde fallan los sensores de visión actuales". RT