Hacia sistemas informáticos visuales capaces de reconocer objetos al instante

Hace mucho tiempo que se dedican esfuerzos a diseñar sistemas informáticos que puedan reproducir las habilidades visuales, como reconocer objetos, que el cerebro humano pone en práctica de forma muy precisa y rápida. Lograrlo está resultando muy difícil. Los sistemas actuales en uso son poco flexibles, por lo que solo pueden centrarse en el ámbito específico para el que hayan sido diseñados.

Un enorme salto adelante puede que ahora esté a punto de producirse gracias a la línea de investigación y desarrollo que sigue el equipo de Aydogan Ozcan, de la Universidad de California en Los Ángeles (UCLA) en Estados Unidos. Estos ingenieros están creando una red neural capaz de trabajar con múltiples longitudes de onda de luz simultáneamente y que algún día podría conducir a la fabricación de dispositivos ópticos capaces de reconocer instantáneamente objetos sin procesamiento adicional de un ordenador. En última instancia, la tecnología podría ser útil para robots, vehículos autónomos y otras aplicaciones.

Los investigadores de la UCLA desarrollaron una red neural óptica, una especie de laberinto para haces de luz, con una serie de obleas translúcidas especialmente diseñadas hechas de diferentes materiales como plástico o vidrio. Las obleas tienen superficies rugosas, similares al vidrio esmerilado, que están diseñadas a una escala más pequeña que la longitud de onda de la luz para dividir los haces de luz en varias direcciones a medida que viajan a través del laberinto.

Debido a cómo la luz interactúa con las obleas, cada fracción de banda de luz que sale del laberinto es dirigida con precisión al punto deseado en una pantalla al final del conjunto. Eso es posible porque el dispositivo puede procesar simultáneamente muchas longitudes de onda de luz, a diferencia de lo que ocurría con dispositivos similares anteriores, también creados por ingenieros de UCLA, que solo podían usar una sola longitud de onda. Pese a su limitación, esos dispositivos anteriores consiguieron identificar números escritos a mano y prendas de vestir, que se usan comúnmente en pruebas para evaluar la eficiencia de sistemas de inteligencia artificial.

Los investigadores de UCLA han desarrollado una red neural óptica, un "laberinto" para haces de luz, con obleas translúcidas especialmente diseñadas que dividen los haces de luz en varias direcciones a medida que viajan a través de él. (Imagen: Ozcan Research Group / UCLA)

En palabras de Ozcan, este avance es como la transición de la televisión en blanco y negro a la televisión en color. Captando los diversos colores aportados por las diferentes longitudes de onda de luz, se obtiene una información mucho más rica que disponiendo tan solo de una única longitud de onda.

El haz de luz que los ingenieros dirigieron al laberinto estaba compuesto por muchas longitudes de onda, aunque todas pertenecían a la franja del orden de los terahercios del espectro electromagnético.

La red se diseñó aplicando una rama de la inteligencia artificial llamada “aprendizaje profundo”, en la cual los programas informáticos "aprenden" y ajustan sus reacciones a partir de los resultados que van obteniendo al repetir muchas veces una misma acción o experimento.

Con Ozcan también han colaborado Yi Luo, Deniz Mengu, Muhammed Veli, Nezih Yardimci, Yair Rivenson y Mona Jarrahi, todos de la UCLA. (Fuente: NCYT Amazings)