Un automóvil sin conductor se abre paso a través de una calle sinuosa del vecindario, a punto de dar un giro brusco hacia una carretera donde acaba de rodar la pelota de un niño. Aunque ninguna persona en el coche puede ver esa bola, el coche se detiene para evitarlo. Esto se debe a que el automóvil está equipado con tecnología láser extremadamente sensible que se refleja en los objetos cercanos para ver en las esquinas.

Este escenario es uno de los muchos que los investigadores de la Universidad de Stanford están imaginando para un sistema que puede producir imágenes de objetos ocultos a la vista. Están enfocados a aplicaciones para vehículos autónomos, algunos de los cuales ya tienen sistemas similares basados ​​en láser para detectar objetos alrededor del automóvil, pero otros usos podrían incluir ver a través del follaje desde vehículos aéreos o brindar a los equipos de rescate la capacidad de encontrar personas bloqueadas de la vista por paredes y escombros.

"Parece magia, pero la idea de obtener imágenes sin línea de visión es realmente factible, "dijo Gordon Wetzstein, profesor asistente de ingeniería eléctrica y autor principal del artículo que describe este trabajo, publicado el 5 de marzo en Naturaleza .

Viendo lo invisible

El grupo de Stanford no está solo en el desarrollo de métodos para hacer rebotar láseres en las esquinas para capturar imágenes de objetos. Donde esta investigación avanza, el campo es en el algoritmo extremadamente eficiente y efectivo que los investigadores desarrollaron para procesar la imagen final.

"Un desafío sustancial en las imágenes sin línea de visión es encontrar una manera eficiente de recuperar la estructura 3-D del objeto oculto de las mediciones ruidosas, "dijo David Lindell, estudiante de posgrado en el Laboratorio de Imágenes Computacionales de Stanford y coautor del artículo. "Creo que el gran impacto de este método es su eficiencia computacional".

Por su sistema, los investigadores colocaron un láser junto a un detector de fotones de alta sensibilidad, que puede registrar incluso una sola partícula de luz. Disparan pulsos de luz láser a una pared y, invisible para el ojo humano, esos pulsos rebotan en objetos alrededor de la esquina y rebotan en la pared y en el detector. En la actualidad, este análisis puede durar de dos minutos a una hora, dependiendo de condiciones como la iluminación y la reflectividad del objeto oculto.

Una vez finalizado el escaneo, el algoritmo desenreda las trayectorias de los fotones capturados y, como la mítica tecnología de mejora de imágenes de los programas de televisión sobre crímenes, la mancha borrosa adquiere una forma mucho más nítida. Hace todo esto en menos de un segundo y es tan eficiente que puede ejecutarse en una computadora portátil normal. Según lo bien que funcione actualmente el algoritmo, los investigadores creen que podrían acelerarlo para que sea casi instantáneo una vez que se complete el escaneo.

Dentro de lo salvaje'

El equipo continúa trabajando en este sistema, para que pueda manejar mejor la variabilidad del mundo real y completar el escaneo más rápidamente. Por ejemplo, la distancia al objeto y la cantidad de luz ambiental pueden dificultar que su tecnología vea las partículas de luz que necesita para resolver objetos fuera de la vista. Esta técnica también depende del análisis de partículas de luz dispersas que son ignoradas intencionalmente por los sistemas de guía que se encuentran actualmente en los automóviles, conocidos como sistemas LIDAR.

"Creemos que el algoritmo de cálculo ya está listo para los sistemas LIDAR, "dijo Matthew O'Toole, becario postdoctoral en el Laboratorio de Imágenes Computacionales de Stanford y coautor principal del artículo. "La pregunta clave es si el hardware actual de los sistemas LIDAR admite este tipo de imágenes".

Antes de que este sistema esté listo para la carretera, también tendrá que funcionar mejor a la luz del día y con objetos en movimiento, como una pelota que rebota o un niño corriendo. Los investigadores probaron su técnica con éxito en el exterior, pero trabajaron solo con luz indirecta. Su tecnología funcionó particularmente bien en la selección de objetos retrorreflectantes, como ropa de seguridad o señales de tráfico. Los investigadores dicen que si la tecnología se colocara en un automóvil hoy, ese coche podría detectar fácilmente cosas como señales de tráfico, chalecos de seguridad o señalizadores viales, aunque podría tener problemas con una persona que usa ropa no reflectante.

"Este es un gran paso adelante para nuestro campo que, con suerte, nos beneficiará a todos, "dijo Wetzstein." En el futuro, queremos hacerlo aún más práctico en la 'naturaleza' ".

Wetzstein también es profesor asistente, Por cortesia, en ciencias de la computación y miembro de Stanford Bio-X y del Instituto de Neurociencias de Stanford.