Investigadores de la Escuela de Ingeniería de la Universidad de Brown, en Estados Unidos, han desarrollado un nuevo sistema de imágenes que puede ver y rastrear objetos en movimiento en entornos parcialmente opacos, como niebla densa o agua fangosa. Inspirado en el funcionamiento del cerebro humano, el nuevo sistema podría ser crucial en situaciones de rescate y emergencias, vehículos autónomos y navegación submarina.

La clave del desarrollo está en combinar dos tecnologías que imitan, cada una a su manera, partes del sistema visual humano. Por un lado, los científicos emplearon una cámara cuyos píxeles no capturan fotogramas completos, sino que registran únicamente cambios de luminosidad. Al mismo tiempo, utilizaron una red neuronal de impulsos, diseñada para procesar esos datos de una forma semejante a cómo las señales de la retina llegan al cerebro. El estudio ha sido publicado en la revista Advanced Science.

El problema que intenta resolver el sistema tiene que ver con un comportamiento conocido de la luz: cuando la misma rebota en un objeto y atraviesa niebla, humo u otros medios con partículas en suspensión, se dispersa antes de alcanzar el objetivo de una cámara. El resultado es una imagen difusa o directamente ilegible. El nuevo enfoque cambia la estrategia: en lugar de intentar reconstruir toda la escena, busca los cambios que delatan la presencia y el movimiento del objeto.

Ese principio recuerda al funcionamiento de la retina, según explica una nota de prensa. El sistema visual humano responde especialmente bien a bordes, movimiento y variaciones rápidas de la escena, enviando al cerebro señales que permiten actualizar progresivamente la representación del entorno.

El sensor desarrollado por los investigadores estadounidenses sigue una lógica semejante: cada píxel genera una señal cuando detecta un cambio de intensidad que supera un determinado umbral. Como el fondo producido por la niebla cambia mucho más lentamente que un objeto en movimiento, una parte importante de esa interferencia queda descartada y la señal relevante consigue sobresalir.

El dispositivo no entrega una fotografía reconocible: en cambio, produce una nube dispersa de impulsos. En ese momento entra en acción la red neuronal de impulsos, que imita procesos asociados al córtex visual. El modelo utiliza esos eventos para reconstruir la forma del objetivo y, al mismo tiempo, calcular su trayectoria, incluso cuando el movimiento es aleatorio e imprevisible. Todo este procesamiento se completa en fracciones de segundo.

Vista conceptual de un enfoque neuromórfico de extremo a extremo para rastrear y reconstruir imágenes de objetivos dinámicos oscurecidos por medios turbios. / Crédito: Advanced Science (2026). DOI: 10.1002/advs.77082

En pruebas de laboratorio, los investigadores proyectaron caracteres alfanuméricos en movimiento y siluetas de distintas especies de aves a través de una cámara de niebla y de un tanque con agua turbia. En ambos escenarios, el sistema logró obtener representaciones de objetos que no podían reconocerse con una cámara convencional y que tampoco distinguía el ojo humano. En las mejores condiciones experimentales, las reconstrucciones alcanzaron una similitud estructural de hasta el 96 % respecto a los objetivos ocultos, al tiempo que se seguía su posición.

El diseño también destaca por su eficiencia energética. El propio sensor consume apenas decenas de miliwatios, mientras que la red neuromórfica necesita una fracción de la energía de una red neuronal convencional, porque trabaja con impulsos dispersos en lugar de procesar imágenes completas de manera continua. Esa característica podría resultar especialmente valiosa en dispositivos pequeños, robots o drones, donde el consumo energético y la capacidad de cálculo son factores críticos.

Las aplicaciones potenciales abarcan desde vehículos autónomos capaces de orientarse con meteorología adversa hasta drones de búsqueda y rescate que tengan que localizar personas entre humo, niebla o partículas suspendidas. Los autores también señalan posibilidades en robótica submarina, navegación bajo el agua y sensores biomédicos, ámbitos en los que la dispersión de la luz representa un obstáculo importante para obtener información fiable.

Entre las próximas líneas de investigación orientadas a mejorar las prestaciones del dispositivo figuran añadir un intensificador de luz para escenarios oscuros, además de desarrollar métodos capaces de recuperar información de profundidad. Con ese objetivo, los científicos plantean medir el tiempo de viaje de la luz o combinar dos cámaras de eventos, de forma parecida a los dos ojos de un sistema artificial.

Fuente: Levante - EMV