As borboletas veem mais do mundo do que os humanos, incluindo cores e a direção de oscilação do campo de visão, ou polarização da luz. Esta capacidade especial permite-lhes navegar com precisão, procurar alimentos e comunicar entre elas
Outras espécies, como o camarão mantis, conseguem sentir um espetro de luz ainda mais alargado, bem como a polarização circular, ou estados de rotação, das ondas de luz. Utilizam esta capacidade para assinalar um “código de amor”, que os ajuda a encontrar e a serem descobertos pelos parceiros. É caso para dizer love is on ther air…
Foto: Xingjie Ni, à esquerda, professor associado de engenharia eletrónica e a camera com o sensor, à diretia, Zhiwen Liu, co-autor do paper e professor de engenharia eletrotécnica.
Inspirados por estas capacidades do reino animal, uma equipa de investigadores da Faculdade de Engenharia da Penn State desenvolveu um elemento ótico ultrafino, conhecido como metassuperfície, que pode ser ligado a uma câmara convencional e codificar os dados espectrais e de polarização das imagens captadas numa fotografia ou num vídeo através de pequenas nanoestruturas semelhantes a antenas que adaptam as propriedades da luz. Uma estrutura de aprendizagem automática, também desenvolvida poresta equipa, descodifica em tempo real esta informação visual multidimensional num computador portátil normal.
Os investigadores publicaram o seu trabalho na revista Science Advances. “Como nos mostra o reino animal, os aspectos da luz além do que podemos ver com os nossos olhos contêm informações que podemos utilizar numa variedade de aplicações”, afirmou Xingjie Ni, professor associado de engenharia eléctrica e principal autor do artigo, explicando que para o fazerem transformaram “uma câmara convencional numa hiperespectro-polarimétrica compacta e leve, integrando nela a nossa metassuperfície.”
Foto: Envato Elements
As câmaras hiperespectrais e polarimétricas —frequentemente volumosas e de produção dispendiosa — captam dados de espetro ou de polarização, mas não simultaneamente, explicou Ni. No entanto, quando é colocada entre a lente e os sensores de uma câmara fotográfica, a metassuperfície de três milímetros por três milímetros esta consegue captar simultaneamente os dois tipos de dados de imagem e transmite-os imediatamente para um computador.
As imagens em bruto têm depois de ser descodificadas para revelar a informação espetral e de polarização. Para tal, Bofeng Liu, estudante de doutoramento em engenharia eletrotécnica e coautor do artigo, criou uma estrutura de aprendizagem automática treinada em 1,8 milhões de imagens utilizando técnicas de aumento de dados. “A 28 fotogramas por segundo — limitados principalmente pela velocidade da câmara que utilizámos — conseguimos recuperar rapidamente a informação espetral e de polarização utilizando a nossa rede neural”, explicou Bofeng Liu. “Isto permitiu-nos capturar e visualizar os dados da imagem em tempo real”.
Foto: Envato Elements
Os investigadores testaram a sua metassuperfície e a rede neural através da gravação em vídeo de letras “PSU” transparentes sob diferentes iluminações de raios laser. Também captaram imagens do glorioso escaravelho, conhecido por refletir luz polarizada circularmente, visível para outros da sua espécie. Ter acesso imediato a informação hiperespectro-polarimétrica de diferentes objectos poderia beneficiar os consumidores se a tecnologia fosse comercializada, disse Ni.
“Poderíamos levar a nossa câmara para a mercearia, tirar fotografias e avaliar a frescura da fruta e dos legumes nas prateleiras antes de as comprar”, adiantou Ni. “Esta câmara aumentada abre uma janela para o mundo invisível”. Além disso, em aplicações biomédicas, disse Ni, a informação hiperespectro-polarimétrica pode ser utilizada para diferenciar as propriedades materiais e estruturais dos tecidos do corpo, ajudando potencialmente no diagnóstico de células cancerígenas.
Este trabalho baseia-se na investigação anterior de Ni e no desenvolvimento de outras metassuperfícies, incluindo uma que imita o poder de processamento do olho humano, e de metalenses, incluindo outra capaz de captar imagens de objectos distantes, como por exemplo, a lua.
Notas:
Além de Ni e Liu, os co-autores incluem o coautor correspondente Zhiwen Liu, professor de engenharia eletrotécnica na Penn State, Hyun-Ju Ahn, bolseiro de pós-doutoramento em engenharia eletrotécnica, e Lidan Zhang, Chen Zhou, Yiming Ding, Shengyuan Chang, Yao Duan, Md Tarek Rathman, Tunan Xia e Xi Chen, estudantes de pós-graduação em engenharia eletrotécnica. A U.S. National Science Foundation e o National Eye Institute dos U.S. National Institutes of Health apoiaram esta investigação.
