La mitad superior de esta imagen muestra la sinapsis artificial propuesta hecha con células solares sensibilizadas con colorante. La gráfica muestra la respuesta de voltaje bipolar de la sinapsis dependiendo de la longitud de onda de la luz utilizada, lo que imita cómo nuestros ojos perciben el mundo y permite operaciones lógicas. La mitad inferior de la imagen muestra un experimento en el que se usó el sistema propuesto para capturar y clasificar varios movimientos humanos. Crédito: Profesor Asociado Takashi Ikuno de la Universidad de Ciencias de Tokio, adaptado de los informes científicos (2025). Doi: 10.1038/s41598-025-00693-0
A medida que la inteligencia artificial y los dispositivos inteligentes continúan evolucionando, la visión artificial está tomando un papel cada vez más fundamental como un facilitador clave de las tecnologías modernas. Desafortunadamente, a pesar de mucho progreso, los sistemas de visión artificial aún enfrentan un problema importante: el procesamiento de las enormes cantidades de datos visuales generados cada segundo requiere una potencia, almacenamiento y recursos computacionales sustanciales. Esta limitación dificulta la implementación de capacidades de reconocimiento visual en dispositivos de borde, como teléfonos inteligentes, drones o vehículos autónomos.
Curiosamente, el sistema visual humano ofrece un modelo alternativo convincente. A diferencia de los sistemas de visión artificial convencional que tienen que capturar y procesar cada detalle, nuestros ojos y el cerebro filtran selectivamente información, lo que permite una mayor eficiencia en el procesamiento visual mientras consume una potencia mínima.
La computación neuromórfica, que imita la estructura y la función de los sistemas neuronales biológicos, se ha convertido en un enfoque prometedor para superar los obstáculos existentes en la visión por computadora. Sin embargo, dos desafíos principales han persistido. El primero es lograr el reconocimiento de color comparable a la visión humana, mientras que el segundo está eliminando la necesidad de fuentes de energía externas para minimizar el consumo de energía.
En este contexto, un equipo de investigación dirigido por el profesor asociado Takashi Ikuno de la Escuela de Ingeniería Avanzada, Departamento de Ingeniería de Sistemas Electrónicos, Universidad de Ciencias de Tokio (TUS), Japón, ha desarrollado una solución innovadora. Su artículo, publicado en Scientific Reports el 12 de mayo de 2025, presenta una sinapsis artificial autopotente capaz de distinguir los colores con una precisión notable. El estudio fue coautor de Hiroaki Komatsu y Norika Hosoda, también de TUS.
Los investigadores crearon su dispositivo integrando dos células solares sensibilizadas con colorantes diferentes, que responden de manera diferente a varias longitudes de onda de la luz. A diferencia de las sinapsis artificiales optoelectrónicas convencionales que requieren fuentes de energía externas, la sinapsis propuesta genera su electricidad a través de la conversión de energía solar. Esta capacidad de autopotencia lo hace particularmente adecuado para aplicaciones de computación de borde, donde la eficiencia energética es crucial.
Como se evidencia a través de experimentos extensos, el sistema resultante puede distinguir entre los colores con una resolución de 10 nanómetros en el espectro visible, un nivel de discriminación que se acerca al ojo humano. Además, el dispositivo también exhibió respuestas bipolares, produciendo un voltaje positivo bajo luz azul y voltaje negativo bajo luz roja. Esto permite realizar operaciones lógicas complejas que generalmente requerirían múltiples dispositivos convencionales.
“Los resultados muestran un gran potencial para la aplicación de este dispositivo optoelectrónico de próxima generación, que permite la discriminación del color de alta resolución y las operaciones lógicas simultáneamente, a los sistemas de inteligencia artificial (IA) de baja potencia con reconocimiento visual”, señala el Dr. Ikuno.
Para demostrar una aplicación del mundo real, el equipo usó su dispositivo en un marco de computación de depósito físico para reconocer diferentes movimientos humanos registrados en rojo, verde y azul. El sistema logró una impresionante precisión del 82% al clasificar 18 combinaciones diferentes de colores y movimientos que usan solo un solo dispositivo, en lugar de los fotodiodos múltiples necesarios en los sistemas convencionales.
Las implicaciones de esta investigación se extienden entre múltiples industrias. En vehículos autónomos, estos dispositivos podrían permitir un reconocimiento más eficiente de los semáforos, las señales de tráfico y los obstáculos. En la atención médica, podrían alimentar dispositivos portátiles que monitoreen signos vitales como los niveles de oxígeno en la sangre con un drenaje mínimo de la batería. Para la electrónica de consumo, esta tecnología podría conducir a teléfonos inteligentes y auriculares de realidad aumentada/virtual con una duración de batería dramáticamente mejorada mientras se mantiene capacidades sofisticadas de reconocimiento visual.
“Creemos que esta tecnología contribuirá a la realización de los sistemas de visión artificial de baja potencia con capacidades de discriminación de color cercanas a las del ojo humano, con aplicaciones en sensores ópticos para automóviles autónomos, sensores biométricos de baja potencia para uso médico y dispositivos de reconocimiento portátil”, dice el Dr. Ikuno.
En general, este trabajo representa un paso significativo para llevar las maravillas de la visión por computadora a los dispositivos de borde, lo que permite que nuestros dispositivos cotidianos vean el mundo más como nosotros.
Más información: Hiroaki Komatsu et al, sinapsis artificiales optoelectrónicas sensibles al colorante de polaridad para la visión artificial basada en la computación de los depósitos físicos, Scientific Reports (2025). Doi: 10.1038/s41598-025-00693-0
Proporcionado por la Universidad de Ciencias de Tokio
Cita: sinapsis artificial autopotera imita la visión del color humano (2025, 2 de junio) Recuperado el 2 de junio de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-06-podered-artificial-synapse-mimics-human.html
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