Un nuevo tipo de sensor de imagen inspirado en el funcionamiento del cerebro humano puede detectar luz y almacenar datos al mismo tiempo. Ademas, el dispositivo puede olvidar la informacion que ya no necesita, algo que abre la puerta a futuros avances en la eficiencia de la vision robotica.
Las camaras digitales actuales dependen de sensores CMOS o de dispositivos de carga acoplada (CCD), que convierten fotones en electrones pero no pueden guardar las imagenes. Los datos deben moverse a la memoria y luego al procesador.
"Los sensores de camara convencionales, que capturan imagenes, las olvidan de inmediato salvo que la informacion se transfiera a un componente de memoria separado", explica Larry Cheng, profesor de ingenieria electrica y ciencias de la computacion en Oregon State University. "Nuestro dispositivo puede ver y recordar, y lo mas importante, olvidar de forma gradual. Ese olvido gradual es una caracteristica clave."
¿Como funciona la memoria del sensor?
Cheng y sus colegas describieron el dispositivo, un tipo de fototransistor, el mes pasado en la revista Advanced Functional Materials. A diferencia de los algoritmos de reconocimiento de imagen que analizan el video cuadro por cuadro para detectar objetos en movimiento, el sensor almacena el historial reciente de intensidad de luz que lo golpea. Asi, marca cambios y patrones de interes, y la duracion de ese recuerdo se puede ajustar segun la necesidad.
Un ejemplo concreto: un dron que vuela a 250 kilometros por hora solo necesita un rastro corto de cambios, mientras que una camara de timbre que vigila a personas extranas merodeando requiere una secuencia mas larga.
"La capacidad de ajustar la escala temporal de la memoria es una ventaja clave de nuestro enfoque, y permite adaptar el mismo sensor a distintas tareas de vision con IA mejorando la velocidad y la eficiencia energetica", dice Cheng. Ese procesamiento basico directamente en el sensor podria abrir el camino a reducciones enormes de demanda energetica, ya que las camaras comerciales mueven datos de forma constante entre sensores, almacenamiento y procesadores.
¿De que esta hecho el prototipo?
El dispositivo construido por los investigadores es una matriz de 4 por 4 pixeles, del tamano aproximado de un pendrive USB. La parte superior esta recubierta por una capa organica transparente que absorbe la luz y la transforma en carga electrica.
Cuando los fotones golpean esa capa fotoactiva, producen electrones y crean huecos. Los electrones se transfieren al canal del transistor, hecho de oxido de indio, galio y zinc (IGZO). Son los huecos los que dan la base de la funcion de memoria.
"Los huecos quedan atrapados dentro de agregados aislados de semiconductor organico por las barreras de energia de la capa fotoactiva", detalla Cheng. "Esos huecos atrapados siguen modulando el canal incluso despues de apagar la luz, lo que permite al dispositivo retener un recuerdo de la iluminacion reciente."
La carga decae de a poco, pero al aplicar voltaje a la capa fotoactiva los investigadores pueden alterar cuanto dura. Un voltaje positivo empuja los huecos atrapados mas lejos del canal, reduce su efecto y acelera el olvido. Un voltaje negativo los acerca, frena la degradacion y hace que el dispositivo retenga el recuerdo por horas o mas.
Materiales y analogia con el cerebro
Los investigadores eligieron un transistor IGZO por su transparencia a la luz visible, de modo que no contribuye a la absorcion de luz. "Esto desacopla el transporte electrico de la funcion de deteccion de luz, que queda a cargo de la capa organica fotoactiva de memoria", dice Cheng. El IGZO se usa mucho en pantallas porque la carga viaja rapido, filtra poca corriente y es compatible con fabricacion de gran area.
La forma en que trabaja el dispositivo, agrega Cheng, se inspira en el cerebro humano: la carga en el transistor actua como la dopamina, el neurotransmisor que refuerza la conectividad entre sinapsis y, con ella, los recuerdos que conservamos.
"Nuestro trabajo actual demuestra el concepto a nivel de dispositivo y con demostraciones simples de imagen", concluye. El siguiente paso es escalar la tecnologia a matrices de pixeles mas grandes y desarrollar un prototipo integrado que muestre imagen temporal en tiempo real y procesamiento en el propio sensor.
