Las cámaras fueron desarrolladas por dos bioingenieros de la Universidad de California, Los Ángeles (UCLA) y un ex investigador postdoctoral. El procesamiento de imágenes computacional alimenta las cámaras y puede descifrar el tamaño y la forma de los objetos ocultos en las esquinas o detrás de otros objetos.

Los investigadores dicen que la tecnología podría integrarse en vehículos autónomos o herramientas de imágenes médicas “con capacidades de detección que superan con creces lo que se considera la tecnología de vanguardia actual”.

Al desarrollar las cámaras, el equipo se inspiró en dos fenómenos naturales que se encuentran en las moscas y los murciélagos.

En la oscuridad, los murciélagos pueden visualizar una imagen realista de su entorno mediante la ecolocalización o el sonar. Su chirrido de alta frecuencia rebota en su entorno y vuelve a ser captado por sus oídos.

Ligeras diferencias en el tiempo que tarda el eco en llegar a los animales nocturnos y la intensidad del sonido les indican en tiempo real dónde están las cosas, qué hay en su camino y qué tan cerca están las presas potenciales.

Muchos insectos tienen ojos compuestos de forma geométrica, y cada “ojo” consta de cientos a decenas de miles de unidades de visión individuales, lo que hace posible ver lo mismo desde múltiples líneas de visión.

Por ejemplo, los ojos saltones de las moscas brindan una vista de casi 360 grados a pesar de que sus ojos tienen una longitud de enfoque fija, lo que les dificulta ver algo lejano, como un matamoscas montado en lo alto.

Con este conocimiento, el equipo dirigido por UCLA se dispuso a diseñar un sistema de cámara 3D de alto rendimiento con capacidades avanzadas que aprovechan estas ventajas pero también abordan las deficiencias de la naturaleza.

“Aunque intentar la misma idea, ver a través de un rango de distancias y alrededor de los bloqueos fue un gran obstáculo”, dijo Liang Gao, profesor asociado de bioingeniería en la Escuela de Ingeniería Samueli de la UCLA.

“Para abordar esto, hemos desarrollado un nuevo marco de imagen computacional, que permite por primera vez obtener una vista panorámica amplia con una óptica simple y un pequeño conjunto de sensores”.

El marco, llamado Fotografía de campo óptico compacto, o CLIP, permite que el sistema de la cámara “vea” en un rango de profundidad extendido y alrededor de los objetos.

En los experimentos, los investigadores demostraron que su sistema podía “ver” objetos ocultos que las cámaras 3D convencionales no detectaban.

Usando siete cámaras lidar con CLIP, la matriz toma una imagen de baja resolución de la escena, procesa lo que ven las cámaras individuales y luego reconstruye la escena incrustada en una imagen 3D de alta resolución.

Los investigadores demostraron que el sistema de cámara puede representar una escena 3D compleja con varios objetos, todos a diferentes distancias.

“Si te tapas un ojo y miras tu computadora portátil, y hay una taza de café escondida un poco detrás, es posible que no la veas, porque la computadora portátil bloquea la vista”, explicó Gao.

“Pero si usas ambos ojos, notarás que obtendrás una mejor vista del objeto. Eso es algo de lo que está sucediendo aquí, pero ahora imagina ver la copa con el ojo compuesto del insecto. Ahora es posible ver muchas vistas.”

Según Gao, la matriz de cámara CLIP ayuda a comprender lo que está oculto de manera similar. En combinación con lidar, el sistema puede lograr un efecto de ecolocalización para los murciélagos, de modo que uno pueda detectar un objeto oculto por el tiempo que tarda la luz en rebotar hacia la cámara.