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Crean hologramas 3D que ven en la oscuridad

Crean hologramas 3D que ven en la oscuridad

Un grupo de investigadores ha creado hologramas ópticos que son capaces de producir imágenes en tres dimensiones y de máxima definición en entornos de total oscuridad. Serían especialmente útiles para registrar imágenes en tiempo real de diferentes procesos celulares.

Especialistas de la Universidad Nacional de Australia han desarrollado una novedosa tecnología que hace posible que los hologramas “vean” en la oscuridad, obteniendo imágenes en tres dimensiones de alta definición en situaciones de escasa luminosidad. De acuerdo a una nota de prensa, la innovación facilitará la obtención de imágenes vitales para la investigación en el campo de la biología.

Los hologramas ópticos permiten obtener imágenes 3D de cualquier objeto, con un elevado grado de realismo y calidad visual. Actualmente se emplean en el área de la seguridad, por ejemplo contra la falsificación de tarjetas y otras credenciales, y en el sector de la investigación biológica, sobretodo para capturar imágenes en tres dimensiones de procesos que ocurren en las células y su entorno.

Sin embargo, en muchas ocasiones la gran limitación es la oscuridad. La falta de condiciones mínimas de luminosidad provoca que las imágenes se dañen o que el producto no alcance la definición necesaria para su utilización con fines científicos. Ahora, los investigadores australianos han encontrado la solución para este problema, desarrollando un sistema holográfico capaz de trabajar con eficacia en la oscuridad.

Aprendizaje automático y holografía

Según los expertos a cargo de esta investigación, publicada en la revista especializada Biomedical Optics Express, la calidad de un holograma se encuentra directamente relacionada con el brillo de la luz láser que se emplea. Por eso es tan complejo desarrollar esta clase de imágenes tridimensionales en ambientes con oscuridad casi total.

Los científicos australianos acudieron al aprendizaje automático, una de las ramas de la inteligencia artificial, para superar este escollo. Emplearon una aplicación informática que “enseña” a una máquina creada en el marco de la investigación y bautizada como Holo-UNet a “ver” en 3D a través de la oscuridad, obteniendo imágenes de máxima calidad visual.

Para ser estrictos, la máquina no genera directamente imágenes de calidad sino que mejora las ya obtenidas, que debido a la falta de luminosidad se verán notoriamente deficientes en su versión original. En ese momento actúa Holo-UNet, cumpliendo una tarea similar a la de un restaurador pictórico para “embellecer” una imagen deteriorada por la ausencia de luz.

Aplicaciones en la investigación

Mediante múltiples ciclos de aprendizaje, la máquina incorpora las nociones y conceptos necesarios para optimizar las imágenes afectadas por la oscuridad, llevándolas a un nivel de calidad visual y definición óptica prácticamente idéntico al que tendrían con mejores condiciones lumínicas.

De acuerdo a los investigadores, Holo-UNet es capaz de reemplazar los fotones ausentes en las imágenes empobrecidas por la oscuridad y entregar un resultado prácticamente perfecto. Funciona de esta forma como un excelente aliado para los sistemas de microscopía, ya que incluso los más avanzados se ven afectados por las condiciones de luminosidad.

El campo de aplicaciones de esta nueva tecnología es ilimitado, aunque los científicos destacan que puede ser especialmente útil en las ciencias biológicas. Permitirá por ejemplo rastrear células durante largos períodos de tiempo en una oscuridad casi completa, obteniendo imágenes nítidas y en tiempo real de los diferentes procesos a estudiar.

Referencia

Holo-UNet: hologram to hologram neural network restoration for high fidelity low light quantitative á phase imaging of live cells. Z Zhang,Y Zheng,T Xu, A Upadhya,Y J Lim, A Mathews,L Xie,W M Lee. Biomedical Optics Express (2020).DOI:https://doi.org/10.1364/BOE.395302

Foto: 849356. Pixabay.

Video: Holo UNet / Universidad Nacional de Australia.

Pablo Javier Piacente

Pablo Javier Piacente es periodista especializado en comunicación científica y tecnológica.

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