Investigadores crean un dispositivo para poder ver a través del humo y la niebla densa

Investigadores crean un dispositivo para poder ver a través del humo y la niebla densa

Un grupo de investigadores de la Universidad de Stanford desarrolló un dispositivo que favorece a los conductores en ambientes de niebla densa.

El humo y la densa niebla son enemigos naturales de los conductores. La Universidad de Stanford, frente a este problema, desarrolló un dispositivo con un nuevo algoritmo para que se puede ver a través de estos elementos.

En un artículo publicado en Nature Communications se explica cómo es el invento de los ingenieros de Stanford.

Dispositivo para la niebla

Específicamente es un sistema que cuenta con un algoritmo para reconstruir escenas ocultas tridimensionales. Estas escenas se basan en el movimiento de partículas individuales de luz, o fotones.

Las pruebas se realizaron a través de espuma de una pulgada de espesor.

“Esto es realmente algo donde hacemos visible lo invisible”, afirmó el profesor Gordon Wetzstein, autor principal del artículo. Wetzstein es profesor asistente de ingeniería eléctrica en Stanford.

“Realmente superamos la frontera sobre cualquier tipo de sistema de detección”, recalcó. “Es como una visión sobrehumana”.

 

Así trabaja el dispositivo de Stanford para poder ver a través de la niebla

Pero ¿cómo funciona el dispositivo contra la niebla? El sistema empareja un láser con un detector de fotones súper sensible que registra cada bit de luz láser que lo golpea.

Cuando el láser escanea una obstrucción tal como una pared de espuma, un fotón logra pasar a través de ella. Inmediatamente golpea los objetos ocultos y pasa de nuevo a través de la espuma para llegar al detector.

Dispositivo para ver a través de la niebla

El software de Stanford utiliza esos fotones para reconstruir los objetos ocultos en 3D, según explica el comunicado de la universidad.

“Nos interesaba poder imaginar a través de medios dispersos sin estas suposiciones y recopilar todos los fotones que se han dispersado para reconstruir la imagen”, afirmó otro de los autores, David Lindell. “Esto hace que nuestro sistema sea especialmente útil para aplicaciones a gran escala”.