Combinando materiales especialmente diseñados y redes neuronales, Los investigadores de EPFL han demostrado que el sonido se puede utilizar en imágenes de alta resolución.

Las imágenes nos permiten representar un objeto a través del análisis de campo lejano de las ondas de luz y sonido que transmite o irradia. Cuanto más corta es la ola, cuanto mayor sea la resolución de la imagen. Sin embargo, el nivel de detalle está limitado por el tamaño de la longitud de onda en cuestión, hasta ahora. Los investigadores del Laboratorio de Ingeniería de Ondas de la EPFL han demostrado con éxito que un y por tanto impreciso, onda (en este caso una onda de sonido) puede provocar detalles que son 30 veces más pequeños que su longitud. Lograr esto, el equipo de investigación utilizó una combinación de metamateriales (elementos diseñados específicamente) e inteligencia artificial. Su investigación, que acaba de ser publicado en Revisión física X , está creando nuevas y emocionantes posibilidades, particularmente en los campos de la imagenología médica y la bioingeniería.

La idea pionera del equipo fue unir dos tecnologías separadas que anteriormente habían superado los límites de la imagen. Uno de ellos son los metamateriales:elementos especialmente diseñados que pueden, por ejemplo, enfocar las longitudes de onda con precisión. Dicho eso se sabe que pierden su eficacia al absorber señales al azar de una manera que las hace difíciles de descifrar. El otro es la inteligencia artificial, o más específicamente redes neuronales que pueden procesar rápida y eficientemente incluso la información más compleja, aunque hay una curva de aprendizaje involucrada.

Superar lo que se conoce en física como límite de difracción, el equipo de investigación, encabezado por Romain Fleury, realizó el siguiente experimento:primero crearon una red de 64 altavoces en miniatura, cada uno de los cuales podría activarse de acuerdo con los píxeles de una imagen. Luego utilizaron la celosía para reproducir imágenes sonoras de números del cero al nueve con detalles espaciales extremadamente precisos; las imágenes de los números introducidos en la celosía se extrajeron de una base de datos de unos 70, 000 ejemplos manuscritos. Al otro lado del enrejado, los investigadores colocaron una bolsa que contenía 39 resonadores de Helmholtz (esferas de 10 cm con un orificio en un extremo) que formaban un metamaterial. El sonido producido por la celosía fue transmitido por el metamaterial y capturado por cuatro micrófonos colocados a varios metros de distancia. Luego, los algoritmos descifraron el sonido grabado por los micrófonos para aprender a reconocer y volver a dibujar las imágenes numéricas originales.

Un inconveniente ventajoso

El equipo logró una tasa de éxito de casi el 90% con su experimento. "Al generar imágenes con una resolución de solo unos pocos centímetros, utilizando una onda de sonido cuya longitud era de aproximadamente un metro, pasamos mucho más allá del límite de difracción, "dice Romain Fleury." Además, la tendencia de los metamateriales a absorber señales, que se había considerado una gran desventaja, resulta ser una ventaja cuando se trata de redes neuronales. Descubrimos que funcionan mejor cuando hay mucha absorción ".

En el campo de las imágenes médicas, usar ondas largas para ver objetos muy pequeños podría ser un gran avance. "Las ondas largas significan que los médicos pueden usar frecuencias mucho más bajas, resultando en métodos de imagen acústica que son efectivos incluso a través de tejido óseo denso. Cuando se trata de imágenes que utilizan ondas electromagnéticas, las ondas largas son menos peligrosas para la salud del paciente. Para este tipo de aplicaciones, no entrenaríamos redes neuronales para reconocer o reproducir números, sino estructuras orgánicas, "dice Fleury.