Mentre la Stanford University ha presentato nel 2020 il più grande sensore fotografico mai costruito con i suoi 3200 megapixel , i ricercatori americani della Princeton University e di Washington hanno appena svelato quella che sembra essere la fotocamera più piccola al mondo , le cui dimensioni sono paragonabili a un granello di sale. E per quanto microscopico, il sensore non dimentica di offrire una qualità d’immagine paragonabile a quella offerta da sensori centinaia di migliaia di volte più grandi.
” Dimostriamo una qualità dell’immagine paragonabile a quella di un ingombrante obiettivo commerciale a sei elementi, anche se il nostro volume di progettazione è 555.000 volte inferiore” , affermano. Come si può dubitare, la sfida era notevole, poiché gli scienziati dovevano fornire soluzioni a problemi che incidono direttamente sulle leggi fondamentali dell’ottica , in particolare a livello della lunghezza focale, cioè della distanza tra l’obiettivo e l’obiettivo. sensore del dispositivo. Il rischio è quello di ottenere con un sensore così piccolo un’immagine sfocata, distorta e parassitata da aberrazioni cromatiche a palate.
Come spiegano i ricercatori, hanno sfruttato le cosiddette “metasuperfici” per aggirare queste limitazioni. Secondo il CNRS sono “ elementi ottici composti da nanoelementi che permettono di evitare una lunga propagazione introducendo, lungo il cammino ottico, brusche variazioni di fase, ampiezza e/o polarizzazione su una scala di spessore dell’ordine di una lunghezza d’onda ”.
Potremmo paragonare queste metasuperfici ai milioni di piccole antenne ottiche che compongono il sensore . Ciascuno di essi è configurato in modo univoco, in modo da ricevere ed elaborare le lunghezze d’onda della luce in modo diverso. Naturalmente, tutte le informazioni vengono poi raccolte dal sensore per trasmettere un’immagine coerente e leggibile.
COME GOOGLE, I RICERCATORI USANO L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE E GLI ALGORITMI
Le metasuperfici non sono però una soluzione miracolosa, deformazioni e aberrazioni cromatiche sussistono ancora nonostante il loro utilizzo. Come Google con il Pixel 6 (e i precedenti Pixel), i ricercatori hanno dovuto ricorrere all’intelligenza artificiale e ad algoritmi per ricostruire l’immagine.
Innanzitutto, era necessario assicurarsi che questi milioni di antenne fossero perfettamente calibrate e configurate, un compito arduo visto il loro numero. Per fare ciò, il ricercatore Shane Colburn ha sviluppato un modello al computer per regolare e ottimizzare automaticamente le antenne riducendo drasticamente errori e anomalie. Quindi, hanno utilizzato un algoritmo di ricostruzione potenziato dall’apprendimento automatico per rilevare i difetti dell’immagine a valle e regolarli. I risultati ottenuti migliorano rispetto ai test grazie al machine learning.
“ Con questo lavoro, presentiamo un approccio per ottenere immagini di alta qualità, a colori e ad ampio campo visivo utilizzando la nano-ottica neuronale. Più precisamente, il metodo di imaging appreso proposto consente di ridurre l’errore di ricostruzione sui dati sperimentali di un ordine di grandezza rispetto al lavoro esistente. I fattori chiave in questo risultato sono il nostro modello di imaging meta-ottico differenziabile e il nostro nuovo algoritmo di deconvoluzione” , spiegano.
POSSIBILI USI IN MEDICINA E ROBOTICA
Continuano: ” Nessuna meta-ottica esistente dimostrata fino ad oggi offre una combinazione comparabile di qualità dell’immagine, grande apertura, basso numero f, ampia larghezza di banda frazionaria, ampio FOV e insensibilità alla polarizzazione e il metodo potrebbe essere proposto alla produzione di massa”.
In effetti, i ricercatori hanno optato per il nitruro di silicio per comporre il loro sensore, un materiale simile al vetro e compatibile con i metodi di produzione standard dei semiconduttori. Come specificato, non si può quindi escludere una produzione su scala industriale , anzi, poiché il costo di fabbricazione sarebbe notevolmente inferiore a quello dei sensori tradizionali. “ Riteniamo che il metodo proposto costituisca un passo essenziale verso telecamere ultra-piccole che potrebbero consentire nuove applicazioni in endoscopia, imaging cerebrale o rilevamento di oggetti”, concludono i ricercatori.
Fonte: Natura
