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Un estudio reciente de la Universidad de California Davis (UC Davis), publicado en Advanced Photonics, aborda el reto de la miniaturización con el objetivo de reducir un espectrómetro de laboratorio al tamaño de un grano de arena, un diminuto espectrómetro en un chip que puede integrarse en dispositivos portátiles.
Durante décadas, la capacidad de visualizar la composición química de los materiales, ya fuera para diagnosticar una enfermedad, evaluar la calidad de los alimentos o analizar la contaminación, dependía de grandes y costosos instrumentos de laboratorio llamados espectrómetros.
Estos aparatos funcionan tomando la luz, distribuyéndola en forma de arco iris mediante un prisma o una rejilla y midiendo la intensidad de cada color. El problema es que la dispersión de la luz requiere un largo recorrido físico, lo que hace que el aparato sea voluminoso.
De este modo, se abandona el enfoque tradicional de propagación espacial de la luz en favor de un método reconstructivo. En lugar de separar físicamente cada color, el nuevo chip utiliza sólo 16 detectores de silicio distintos, cada uno de ellos diseñado para responder de forma ligeramente distinta a la luz entrante. Esto es análogo a dar a un puñado de sensores especializados una bebida mezclada, en la que cada sensor muestrea un aspecto diferente de la bebida. La clave para descifrar la receta original es la segunda parte del invento: la inteligencia artificial (IA).
El núcleo de esta innovación radica en dos avances tecnológicos. En primer lugar, el equipo diseñó las superficies de los fotodiodos de silicio estándar con texturas superficiales especializadas en la captura de fotones (PTST). El silicio suele ser eficaz en la detección de la luz visible, pero es notoriamente deficiente en la detección de la luz infrarroja cercana (NIR) (longitudes de onda de hasta 1100 nm), que es fundamental para muchas aplicaciones, como la obtención de imágenes biomédicas, porque penetra en los tejidos humanos más profundamente que la luz visible.
La superficie PTST actúa como una textura inteligentemente diseñada que obliga a los fotones NIR a dispersarse dentro de la fina capa de silicio en lugar de atravesarla directamente. Esto aumenta drásticamente la probabilidad de que el silicio absorba la luz, lo que hace que todo el chip sea sensible en una amplia gama espectral.
Más allá de la simple detección del color, la arquitectura emplea sensores de alta velocidad para proporcionar una capacidad inherente y ultrarrápida de medir el tiempo de vida de los fotones. Esta precisión temporal permite al dispositivo captar interacciones fugaces entre luz y materia invisibles para los instrumentos tradicionales.
En segundo lugar, el chip utiliza una potente red neuronal totalmente conectada (IA). Dado que los 16 detectores únicos sólo captan señales codificadas y ruidosas, la IA se entrena con miles de ejemplos para aprender la compleja relación oculta entre los resultados brutos de los detectores y el espectro de luz puro original. La IA aborda este "problema inverso" y reconstruye el espectro luminoso con gran precisión (unos 8 nm de resolución). Este método computacional elimina por completo la necesidad de voluminosas ópticas.
El resultado final es un sistema que ocupa muy poco espacio (0,4 mm cuadrados), es muy sensible y muy resistente al ruido. El chip mejorado con IA puede mantener la claridad de la señal incluso en presencia de interferencias eléctricas significativas, un reto importante en la electrónica portátil de bajo coste.
Al ampliar el rango de detección del silicio al crucial espectro NIR y permitir al mismo tiempo un alto rendimiento mediante el aprendizaje automático, esta tecnología establece una vía para la detección hiperespectral verdaderamente integrada y en tiempo real en aplicaciones que van desde el diagnóstico médico avanzado a la teledetección medioambiental.
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