La araña saltadora puede saltar distancias que multiplican por decenas su propio tamaño y tiene un cerebro del tamaño de una semilla de amapola. No parece el punto de partida más obvio para un avance tecnológico. Pero lleva millones de años resolviendo un problema que a los ingenieros todavía les cuesta mucho dinero y mucha energía: calcular con precisión a qué distancia está lo que tiene delante. Un equipo de la Universidad Northwestern acaba de construir una cámara 3D inspirada en sus ojos que consume menos de un vatio, menos que una bombilla LED estándar.
Una visión diseñada para la eficiencia
Las arañas saltadoras son depredadoras visuales. Para cazar con precisión necesitan calcular, en milisegundos, a qué distancia está su presa. Sus ojos principales no tienen una sola retina como los humanos, sino cuatro capas de fotorreceptores apiladas y semitransparentes, es decir, cuatro superficies sensibles a la luz colocadas una detrás de otra que dejan pasar parte de la imagen a la siguiente. Cada capa recibe la misma imagen enfocada a una distancia ligeramente distinta, generando cuatro versiones de la misma escena con distintos grados de nitidez. Comparando esas diferencias, la araña deduce la distancia al objeto sin necesidad de procesos de cálculo complejos. Este mecanismo, conocido como visión por desenfoque, fue descrito por investigadores japoneses en 2012 y es el principio que el equipo de Northwestern ha trasladado a una cámara.
Cómo funciona SpiderCam
SpiderCam replica el principio visual de la araña con dos sensores de imagen colocados a distancias ligeramente distintas, separados por un divisor de haz. Cada sensor capta la misma escena con un nivel de enfoque diferente, igual que las capas de fotorreceptores de la araña. Un algoritmo compara las dos imágenes, mide las diferencias de nitidez y las traduce en un mapa de profundidad en tiempo real. Todo el procesamiento ocurre en un chip de bajo consumo llamado FPGA, lo que permite obtener mapas de profundidad a más de 30 fotogramas por segundo.
Por qué eso importa
Hasta ahora, obtener información de profundidad en 3D ha requerido dos cámaras. Es el principio detrás de las cámaras estereoscópicas: dos lentes capturan la misma escena desde ángulos distintos, igual que hacen nuestros dos ojos, y un algoritmo calcula la profundidad comparando las diferencias entre ambas imágenes. Es también lo que hace el iPhone Pro cuando graba vídeo espacial, integrando dos cámaras calibradas en un mismo dispositivo. El problema es que comparar dos imágenes píxel a píxel para extraer información de profundidad es un proceso computacionalmente muy costoso, lo que se traduce en un consumo elevado. Y las alternativas más precisas, como el LiDAR, que emite pulsos láser y mide el tiempo que tardan en rebotar sobre los objetos, resuelven ese problema pero a costa de un hardware caro, voluminoso y que también consume mucha energía.
SpiderCam plantea un enfoque diferente. En lugar de comparar dos puntos de vista de la misma escena, compara dos niveles de enfoque de la misma imagen, un proceso mucho más ligero computacionalmente y que no requiere emitir ningún tipo de señal al entorno. El resultado es una cámara 3D que consume 624 milivatios en total, cuando los sistemas más eficientes disponibles hasta ahora necesitaban entre 2 y 5 vatios. Es un salto significativo en eficiencia que abre la puerta a aplicaciones que hasta ahora no eran viables.
Lo que esto hace posible
El bajo consumo amplía el rango de dispositivos en los que una cámara 3D puede integrarse, y eso tiene implicaciones concretas. Los drones de pequeño tamaño no pueden llevar sensores 3D convencionales porque el consumo agota la batería en minutos, limitando su autonomía y su utilidad en aplicaciones como la inspección de infraestructuras o la entrega de paquetes.
Las gafas de realidad aumentada necesitan saber en todo momento dónde están los objetos a su alrededor para superponer información digital sobre el mundo físico, pero integrar un LiDAR en un dispositivo que alguien lleva puesto durante horas no es viable ni por consumo ni por tamaño. Y los robots de exploración o los sensores desplegados en entornos remotos, como estaciones meteorológicas o sistemas de monitorización agrícola, necesitan funcionar durante días o semanas con baterías que no se pueden recargar fácilmente. En todos estos casos, SpiderCam o la tecnología que se desarrolle a partir de él podría ser la pieza que falta.
Emma Alexander, investigadora principal del proyecto, señala la realidad aumentada y los despliegues en entornos sin acceso a electricidad como los escenarios más relevantes a corto plazo. Es importante señalar que por ahora SpiderCam es un prototipo de investigación con un rango útil de unos 50 centímetros, lo que lo hace adecuado para aplicaciones de proximidad pero no para distancias largas como la conducción autónoma. El equipo trabaja en ampliar ese rango y en desarrollar un chip a medida que reduzca aún más el consumo.
La naturaleza como punto de partida
SpiderCam forma parte de un campo de investigación llamado visión bioinspirada, que estudia los sistemas visuales de los animales para diseñar mejores sensores tecnológicos. La lógica detrás es sencilla: la evolución lleva millones de años optimizando sistemas de visión para resolver problemas concretos con el mínimo consumo posible, y la ingeniería tiene mucho que aprender de ese proceso. La araña saltadora no es el único ejemplo.
La cámara inspirada en el camarón mantis, un crustáceo con hasta dieciséis tipos de fotorreceptores frente a los tres de los humanos, puede captar color y polarización en un solo sensor y se ha propuesto para aplicaciones como la detección precoz de cáncer. Las cámaras de eventos, inspiradas en la retina humana, no captan fotogramas completos sino únicamente los cambios de brillo por píxel, lo que permite tiempos de respuesta en microsegundos con un consumo muy bajo.
Y los sensores inspirados en el ojo compuesto de los insectos se usan en microdrones para navegación y detección de obstáculos con un procesamiento mínimo. Lo que comparten todos estos proyectos es la misma lógica: algunos de los problemas más complejos de la ingeniería de sensores ya tienen solución en la naturaleza. El reto está en saber leerla.
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