Câmeras de tamanho ultrapequeno têm grande potencial para detecção de problemas no corpo humano por nanorrobôs, mas os equipamentos conhecidos até agora capturavam imagens distorcidas e confusas, com campos de visão limitados.

Pesquisadores da Universidade de Princeton (PU) e da Universidade de Washington (UW) superaram esses obstáculos e foram capazes de criar uma câmera compacta do tamanho de um grão de sal grosso, dotada de um sistema denominado nano-óptica neural.

De acordo com o artigo científico publicado na revista Nature Communications nesta segunda-feira (29), o novo sistema pode produzir imagens nítidas e coloridas no mesmo nível de uma lente de câmera composta convencional 500 mil vezes maior em volume.

Habilitado por um design conjunto de hardware da câmera e processamento computacional, o sistema pode permitir uma endoscopia minimamente invasiva com nano robôs para diagnosticar e tratar doenças.

Metassuperfície de ondas ópticas trabalha com algoritmos de aprendizado de máquina
Enquanto uma câmera tradicional usa uma série de lentes curvas de vidro ou plástico para direcionar os raios de luz para o foco, esse novo sistema óptico se baseia em uma tecnologia chamada metassuperfície, que pode ser produzida como um chip de computador.

Com apenas meio milímetro de largura, a metassuperfície é cravejada de 1,6 milhão de pinos cilíndricos, cada um com aproximadamente o tamanho do vírus da imunodeficiência humana (HIV).

Cada pino tem uma geometria única e funciona como uma antena óptica. Segundo o estudo, é necessário variar o design de cada coluna para dar forma correta a toda a frente de onda óptica.

Com a ajuda de algoritmos baseados em aprendizado de máquina, as interações das colunas com a luz se combinam para produzir imagens da mais alta qualidade e o mais amplo campo de visão para uma câmera metassuperfície colorida desenvolvida até hoje.

Uma inovação importante na criação da câmera foi o design integrado da superfície óptica e os algoritmos de processamento de sinal que produzem a imagem. “Isso aumentou o desempenho do equipamento em condições de luz natural, em contraste com as câmeras metassuperfície anteriores que exigiam luz laser pura de um laboratório ou outras condições ideais para produzir imagens de alta qualidade”, disse Felix Heide, autor sênior do estudo e professor assistente de computação ciência em Princeton.

A equipe liderada por Heide comparou as imagens produzidas com seu sistema com os resultados de câmeras anteriores de metassuperfície, bem como imagens capturadas por uma óptica composta convencional que usa uma série de seis lentes refrativas.

Além de um pouco de desfoque nas bordas do quadro, as imagens da câmera de tamanho nano eram comparáveis ​​às da configuração de lente tradicional, que é mais de 500 mil vezes maior em volume.

Câmeras ultrapequenas anteriores geravam distorção de imagens
Outras lentes metassuperfície ultracompactas sofreram grandes distorções de imagem, pequenos campos de visão e capacidade limitada de capturar todo o espectro de luz visível – referido como imagem RGB porque combina vermelho, verde e azul para produzir tons diferentes.

“Tem sido um desafio projetar e configurar essas pequenas microestruturas”, disse Ethan Tseng, estudante de Ph.D. em ciência da computação de Princeton que coliderou o estudo junto com Heide. “Para esta tarefa específica de capturar imagens RGB de grande campo de visão, é um desafio porque existem milhões dessas pequenas microestruturas e não está claro como projetá-las de maneira ideal”.

Shane Colburn, Ph.D. em engenharia elétrica pela Universidade de Washington, onde hoje é professor assistente afiliado, também é coautor da pesquisa. Ele enfrentou esse desafio criando um simulador computacional para automatizar o teste de diferentes configurações de nanoantenas.

“Por causa do número de antenas e da complexidade de suas interações com a luz, esse tipo de simulação pode usar grandes quantidades de memória e tempo”, disse Colburn, que desenvolveu um modelo para aproximar com eficiência as capacidades de produção de imagens das metassuperfícies com precisão suficiente.

James Whitehead, estudante de Ph.D. em ciência da computação da UW, outro coautor do estudo, fabricou as metassuperfícies, que são baseadas em nitreto de silício, um material semelhante ao vidro que é compatível com os métodos de fabricação de semicondutores padrão usados ​​para chips de computador – o que significa que um determinado projeto de metassuperfície poderia ser facilmente produzido em massa a um custo menor do que as lentes em câmeras convencionais.

“Embora a abordagem do design óptico não seja nova, este é o primeiro sistema que usa uma tecnologia óptica de superfície no front end e processamento baseado em neural na parte traseira”, disse Joseph Mait, consultor da Mait-Optik e ex-pesquisador sênior do Laboratório de Pesquisa do Exército dos EUA.

“A importância do trabalho publicado é completar a tarefa hercúlea de projetar em conjunto o tamanho, a forma e a localização dos milhões de recursos da metassuperfície e os parâmetros do processamento pós-detecção para atingir o desempenho de imagem desejado”, acrescentou Mait, que não tem relação com o estudo.

A equipe agora estão trabalhando para adicionar mais habilidades computacionais à própria câmera. Além de otimizar a qualidade da imagem, eles gostariam de adicionar recursos para detecção de objetos e outras modalidades de detecção relevantes para medicina e robótica.

Heide também prevê o uso de imageadores ultracompactos para criar superfícies com sensores. “Poderíamos transformar superfícies individuais em câmeras com resolução ultra-alta, para que não fossem mais necessárias mais de três câmeras na parte de trás do dos telefones, e sim toda a parte de trás do seu telefone se tornaria uma câmera gigante. Podemos pensar em diferentes maneiras de construir dispositivos no futuro “, disse ele.

fonte: Olhar Digital