A lo largo de los años, analizar la composición química de sustancias ha requerido instrumentos de laboratorio grandes y costosos conocidos como espectrómetros. Estos sistemas se utilizan en todo, desde el diagnóstico de enfermedades y la inspección de alimentos hasta el control de la contaminación. Los espectrómetros tradicionales funcionan dividiendo la luz en los colores que la componen mediante prismas o rejillas y luego midiendo la intensidad de cada longitud de onda. Debido a que este proceso requiere que la luz viaje distancias relativamente largas, los dispositivos suelen ser voluminosos y difíciles de miniaturizar.
Ahora, investigadores de la Universidad de California Davis (UC Davis) han desarrollado una alternativa dramáticamente más pequeña. escrito en Fotónica avanzadaEl equipo describe un espectrómetro en un chip que se aproxima al tamaño de un grano de arena. En lugar de depender de grandes elementos ópticos para separar físicamente la luz, el nuevo sistema utiliza inteligencia artificial (IA) y una pequeña serie de sensores especialmente diseñados para reconstruir computacionalmente el espectro.
Reemplazo de ópticas voluminosas con IA
El chip evita el método estándar de emitir luz en un arco iris. En cambio, se basa en 16 detectores de silicio únicos, cada uno diseñado para reaccionar de manera ligeramente diferente a la luz entrante. En lugar de distinguir colores individuales directamente, los detectores recopilan señales codificadas que contienen información espectral oculta.
Una forma de pensar en el sistema es como un grupo de catadores especializados que prueban diferentes aspectos de la misma mezcla compleja. Individualmente, cada detector captura sólo una parte de la imagen. Sin embargo, juntos crean suficiente información para que la IA pueda reconstruir el espectro de luz original.
El segundo componente clave es una red neuronal totalmente conectada y entrenada en miles de instancias. Debido a que las señales del detector son ruidosas y están altamente codificadas, la IA aprende relaciones complejas entre esas señales y el espectro de luz real. Este método resuelve lo que los investigadores llaman el “problema inverso”, permitiendo al sistema reproducir datos espectrales con una precisión de resolución de aproximadamente 8 nm sin utilizar hardware óptico voluminoso.
El silicio se extiende hasta el rango infrarrojo
Se ha logrado un gran avance al modificar la superficie de los fotodiodos de silicio estándar con texturas superficiales especializadas en captura de fotones (PTST). El silicio generalmente funciona bien para detectar la luz visible, pero tiene dificultades para capturar la luz del infrarrojo cercano (NIR) (longitudes de onda de hasta 1100 nm). La luz NIR es particularmente importante para aplicaciones como las imágenes biomédicas porque puede penetrar más profundamente en el tejido humano que la luz visible.
Las superficies PTST diseñadas cambian el comportamiento de la luz dentro del chip. En lugar de permitir que los fotones NIR pasen directamente a través de la fina capa de silicio, la superficie texturizada dispersa la luz hacia adelante y hacia atrás, lo que hace que sea más probable que el silicio la absorba. Como resultado, el chip se vuelve sensible en un rango espectral mucho más amplio que los sensores de silicio estándar.
Capturando interacciones de luz ultrarrápidas
La nueva arquitectura ofrece más que una simple detección de color. El chip incorpora sensores de alta velocidad capaces de medir la vida útil de los fotones con una precisión temporal extremadamente alta. Esto permite que el dispositivo detecte interacciones muy rápidas entre la luz y la materia que los espectrómetros tradicionales podrían pasar por alto por completo.
Los investigadores dicen que esta capacidad podría abrir la puerta a formas avanzadas de detección e imágenes que antes requerían sistemas mucho más grandes y costosos.
Pequeña huella con gran potencial
El sistema completo ocupa sólo 0,4 mm cuadrados y al mismo tiempo mantiene una alta sensibilidad y una fuerte resistencia al ruido eléctrico, un desafío importante para la electrónica portátil de bajo costo. Incluso en entornos ruidosos, el diseño asistido por IA puede mantener una calidad de señal clara.
Al combinar el aprendizaje automático con la detección avanzada de luz de silicio, la tecnología podría allanar el camino para dispositivos compactos de detección hiperespectral en tiempo real. Las aplicaciones potenciales van desde diagnósticos médicos portátiles y monitores de salud portátiles hasta teledetección ambiental y análisis de la calidad de los alimentos.
