es.wedoany.com Noticia: Un equipo de investigación codirigido por la Universidad Estatal de Pensilvania (Penn State) ha desarrollado un nuevo tipo de fotomemristor que imita el mecanismo de adaptación del ojo humano, capaz de ajustarse de un entorno brillante a la oscuridad en cuestión de segundos. Este avance podría mejorar la fiabilidad visual de vehículos autónomos y robots de precisión en condiciones de iluminación mixta.
El estudio, publicado el 9 de junio en Nature Communications, modificó la estructura de los componentes eléctricos centrales en los sistemas ópticos para que puedan absorber agua y expandirse o deshidratarse y contraerse según el nivel de luz, ajustando dinámicamente su sensibilidad. Estos componentes, denominados memristores, son dispositivos microscópicos que retienen datos incluso sin corriente, imitando la forma en que el cerebro procesa y almacena información. Los fotomemristores, una variante, pueden detectar y recolectar información lumínica, convirtiéndola en corriente eléctrica para alimentar cámaras avanzadas y sistemas ópticos.
Los fotomemristores tradicionales suelen calibrarse para condiciones de iluminación constantes, lo que dificulta mantener la precisión en el reconocimiento bajo luz cambiante o mixta. Larry Cheng, profesor asociado de Ingeniería Mecánica y Ciencias Aplicadas en la Cátedra James L. Henderson Jr. de la Universidad Estatal de Pensilvania y coautor correspondiente del artículo, señaló que, al conducir de noche, el contraste entre el cielo oscuro y los faros brillantes de los vehículos que vienen en sentido contrario puede hacer que los sistemas ópticos artificiales cometan errores al identificar detalles, como el resplandor de una luz roja.
En el ojo humano, los bastones y los conos facilitan la adaptación visual a diferentes niveles de luz: los bastones permiten distinguir detalles en la oscuridad, pero bajo luz intensa su pigmento se "blanquea" y luego se regenera lentamente; los conos permanecen activos para discernir detalles de contraste. El equipo incorporó este mecanismo en el diseño del fotomemristor. Utilizaron principalmente dos materiales para construir el dispositivo: un plástico gelatinoso y estirable llamado PEDOT:PSS, y óxido de titanio (TiO2). El TiO2 captura la luz y la convierte en fotocorriente; este voltaje atraviesa la superficie del PEDOT:PSS y regula la cantidad de agua que el plástico absorbe del entorno. En la oscuridad, el material absorbe agua rápidamente; bajo luz, se deshidrata y se seca, permitiendo que el dispositivo ajuste su sensibilidad según la información lumínica ambiental.
Larry Cheng destacó que esta diferencia clave en el diseño permite que el sistema se adapte dinámicamente a condiciones de luz cambiantes, a diferencia de los sistemas tradicionales, que suelen desarrollarse para un único escenario estático. El equipo probó primero el dispositivo exponiéndolo a luz ultravioleta (UV) de diferentes intensidades, y los resultados mostraron que el nuevo fotomemristor detecta la intensidad de la luz UV de manera eficiente y precisa, sin verse afectado por la humedad externa. Cada memristor tiene solo medio milímetro de diámetro, ligeramente menor que el grosor de una tarjeta de crédito. Larry Cheng considera que el dispositivo puede escalarse según las necesidades de la aplicación, conectándose en matrices para reconocer mejor patrones de luz amplios sin aumentar el tamaño de los componentes individuales.
Para evaluar aún más el rendimiento, el equipo diseñó un experimento que simula una prueba oftalmológica: integraron una matriz de 4×4 fotomemristores con una red neuronal, formando un sistema visual básico similar al utilizado en automóviles y robots. Colocaron luces LED en forma de la letra "F" frente a un fondo de brillo y oscuridad ajustables. Después de siete iteraciones de entrenamiento, el dispositivo y la red neuronal alcanzaron una precisión superior al 95% en el reconocimiento del patrón de la letra en condiciones de luz mixta. Larry Cheng señaló que el ojo humano necesita entre 20 y 30 minutos para adaptarse completamente a diferentes niveles de luz, mientras que este fotomemristor se adapta mucho más rápido, al tiempo que captura información detallada del entorno externo.
En el futuro, el equipo planea desarrollar el fotomemristor como parte de un sistema de detección multimodal más grande, capaz de interpretar simultáneamente datos visuales y táctiles, reduciendo significativamente el consumo energético del sistema. Larry Cheng indicó que, a largo plazo, esta tecnología podría ayudar a personas con discapacidad visual a recuperar la vista mediante dispositivos ópticos artificiales, o aplicarse en los sistemas de potencia de vehículos autónomos existentes, así como en la interacción y colaboración humano-robot, permitiendo que sistemas como robots de fábrica funcionen mejor en entornos oscuros o que cambian rápidamente. El equipo ya ha presentado una solicitud de patente provisional para esta tecnología. Larry Cheng también ocupa cargos en los departamentos de Ingeniería Mecánica, Ingeniería Biomédica, Ingeniería de la Construcción, Ingeniería Industrial y de Fabricación, Ciencia e Ingeniería de Materiales, y el Instituto de Investigación de Materiales.
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