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Crean un sensor de cámara inspirado en la visión de las arañas

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visión de las arañas

En la actualidad los smartphones utilizan diferentes tecnologías de detección de la profundidad para el reconocimiento facial o hacer fotos de paisajes, las cuales se inspiran en la forma en que funciona el ojo humano para calcular las distancias. Sin embargo, en un futuro cercano podrían inspirarse en el funcionamiento de la visión de las arañas.

Los sistemas de detección de profundidad que se utilizan actualmente dependen de la visión estéreo (múltiples sensores a una distancia establecida) o de la luz proyectada mediante iluminación infrarroja. El primer método es el que utilizamos los humanos para poder calcular las distancias a partir de la información que obtenemos a través de los ojos. Por su parte, las arañas, a pesar de tener ocho ojos, no tienen visión estéreo como los humanos, ya que ni siquiera tienen la capacidad cerebral necesaria para calcular las distancias como lo hacemos nosotros.

Obviamente, las arañas tendrían grandes dificultades para poder tejer sus conocidas redes o incluso cazar si no tuvieran ningún mecanismo que les permitiera determinar profundidades, así que para ello sus ojos emplean una retina multicapa para procesar imágenes con diferentes grados de desenfoque en función de la distancia, pudiendo de esta manera determinar con gran precisión y un amplio campo de visión la distancia a la que está, por ejemplo, una presa.

Conociendo estos datos, un equipo de la Universidad de Harvard ha decidido inspirarse en la visión de las arañas para crear un sensor de “metalentes”, el cual puede calcular la distancia sin ningún elemento óptico tradicional. Si bien no se lo puede considerar como una rigurosa reimplementación del sistema de visión de las arañas al no tener capas en cada “ojo”, sí es capaz de dividir la luz para generar dos imágenes desenfocadas de manera diferente en un fotosensor, siendo esto conocido como “profundidad de desenfoque”.

Tomando como ejemplo una araña saltadora que calcula la distancia a la que está su presa, la clave está en cómo su sistema nervioso interpreta las imágenes borrosas como un mapa de profundidad, habiendo sido esto reimplementado por los investigadores de la Universidad de Harvard empleando Inteligencia Artificial. Los datos capturados por las metalentes pasan a un algoritmo personalizado que compara las imágenes divididas para luego generar un mapa de profundad en tiempo real que indica la distancia a la que se encuentra el objetivo. Además de lo innovador de la perspectiva, este mecanismo se ha mostrado muy eficiente al no necesitar de grandes sensores ni de una CPU especialmente potente para generar el mapa de profundidad. De hecho, el sensor de metalentes utilizado en el experimento solo tenía 3 milímetros de diámetro.

Los investigadores ven un enorme potencial a su invento para la detección de la profundidad con metalentes, pudiendo ser especialmente útil en vehículos autónomos y robots con capacidad de visión. En lugar de tener varias cámaras repartidas por un vehículo y utilizar complejos algoritmos para generar mapas de profundidad, una menor cantidad de metalentes, con el apoyo de la computadora, podría determinar de manera más fácil y rápida las distancias. También podría aspirar a remplazar voluminosos sistemas de multisensores 3D como el Face ID de Apple por una tecnología en apariencia más sencilla y eficiente.

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