Trabajando con un hardware similar al que permite a los coches autónomos "ver" el mundo que les rodea, los investigadores mejoraron su sistema con un algoritmo altamente eficiente que puede reconstruir escenas ocultas tridimensionales basadas en el movimiento de partículas individuales de luz, o fotones. En las pruebas, detalladas en un artículo publicado en la revista Nature Communications, su sistema reconstruyó con éxito formas oscurecidas por espuma de una pulgada de espesor. Para el ojo humano, es como ver a través de las paredes. "Muchas técnicas hacen que las imágenes se vean un poco mejor, un poco menos ruidosas, pero esto es realmente algo donde hacemos visible lo invisible", dijo Gordon Wetzstein, profesor asistente de ingeniería eléctrica en Stanford y autor principal del artículo. "Esto realmente está empujando la frontera de lo que es posible con cualquier tipo de sistema de detección. Es como la visión sobrehumana". Esta técnica complementa otros sistemas de visión que pueden ver a través de barreras en la escala microscópica - para aplicaciones en medicina - porque está más enfocada a situaciones a gran escala, como moverse en coches autoconducidos en la niebla o en fuertes lluvias y la imagen por satélite de la superficie de la Tierra y otros planetas a través de una atmósfera nebulosa. Para poder ver a través de entornos que dispersan la luz en todas direcciones, el sistema empareja un láser con un detector de fotones súper-sensible que registra cada porción de luz láser que le llega. A medida que el láser escanea una obstrucción como una pared de espuma, un fotón ocasional se las arreglará para pasar a través de ella, golpear los objetos ocultos detrás de ella y pasar de nuevo a través de la espuma para llegar al detector. El software apoyado por el algoritmo utilizará entonces esos pocos fotones - e información sobre dónde y cuándo golpean el detector - para reconstruir los objetos ocultos en 3D. Este no es el primer sistema con la capacidad de revelar objetos ocultos a través de entornos de dispersión, pero evita las limitaciones asociadas con otras técnicas. Por ejemplo, algunas requieren conocimiento sobre la distancia del objeto de interés. También es común que estos sistemas solo utilicen la información de los fotones balísticos, que son fotones que viajan hacia y desde el objeto oculto a través del campo de dispersión pero sin dispersarse realmente por el camino. "Estábamos interesados en ser capaces de obtener imágenes a través de medios de dispersión sin estas suposiciones y recoger todos los fotones que han sido dispersados para reconstruir la imagen", dijo David Lindell, un estudiante graduado en ingeniería eléctrica y autor principal del artículo. "Esto hace que nuestro sistema sea especialmente útil para aplicaciones a gran escala, donde habría muy pocos fotones balísticos". A fin de que su algoritmo se adaptara a las complejidades de la dispersión, los investigadores tuvieron que codiseñar estrechamente su hardware y su software, aunque los componentes de hardware que utilizaron son solo ligeramente más avanzados que los que se encuentran actualmente en los automóviles autónomos. Dependiendo del brillo de los objetos ocultos, el escaneo en sus pruebas tomó entre un minuto y una hora, pero el algoritmo reconstruyó la escena oscurecida en tiempo real y pudo ser ejecutado en una computadora portátil. "No se podía ver a través de la espuma con los ojos, e incluso mirando solo las mediciones de fotones del detector, realmente no se veía nada", dijo Lindell. "Pero, con apenas un puñado de fotones, el algoritmo de reconstrucción puede exponer estos objetos, y puedes comprobar no solo cómo se ven, sino dónde están en el espacio 3D". Algún día, un descendiente de este sistema podría ser enviado por el espacio a otros planetas y lunas para ayudar a ver a través de nubes heladas las capas y superficies más profundas. A corto plazo, los investigadores quisieran experimentar con diferentes entornos de dispersión para simular otras circunstancias en las que esta tecnología podría ser útil. "Estamos entusiasmados por llevar esto más allá con otros tipos de geometrías de dispersión", dijo Lindell. "Por ejemplo, no solo objetos ocultos detrás de una gruesa losa de material, sino también objetos que estén incrustados en material de dispersión denso, lo que sería como ver un objeto que está rodeado de niebla". (Fuente: NCYT Amazings)