La Universidad RMIT ha desarrollado un prototipo de visión neuromórfica, un enfoque innovador que replica los mecanismos biológicos de la percepción visual. Este sistema es capaz de ver, recordar e interactuar con su entorno dentro de una sola estructura integrada. Según informó el portal especializado TechXplore, este avance podría servir en el futuro como la base tecnológica para la creación de un ojo biónico inteligente, destacando además una reducción marcada en el consumo de energía en comparación con las tecnologías de visión artificial actuales.
A diferencia del funcionamiento de una cámara convencional, que captura cada cuadro de forma independiente y envía grandes volúmenes de información a una unidad externa para su procesamiento, este dispositivo ha sido diseñado para ejecutar gran parte de ese trabajo en el mismo lugar donde se recoge la señal visual. Al integrar la detección, la memoria y el procesamiento en un único soporte, el sistema elimina la necesidad del traslado constante de datos entre los sensores, los bancos de memoria y los procesadores separados. Esta arquitectura permitiría ejecutar tareas visuales complejas utilizando menos datos y requiriendo una menor cantidad de energía.
El funcionamiento del dispositivo se apoya en avances relacionados con el disulfuro de molibdeno (MoS₂), un semiconductor ultradelgado. La detección, el procesamiento y el almacenamiento de la información ocurren específicamente en un chip de 2 centímetros por 2 centímetros. Este componente se encuentra alojado dentro de un prototipo de 15 centímetros por 14 centímetros por 3 centímetros, el cual contiene toda la electrónica necesaria para leer, procesar y comunicar la información captada.
Durante la fase de desarrollo, los investigadores entrenaron el sistema para reconocer diversos patrones, incluyendo números, formas y movimiento. En las pruebas de laboratorio, el dispositivo demostró la capacidad de detectar cambios en el entorno visual, conservar dicha información en forma de memoria y procesarla de manera local, sin depender de procesadores externos.
El doctor Taimur Ahmed, especialista en dispositivos de visión neuromórfica y codesarrollador del proyecto en la universidad, explicó que este resultado se aproxima significativamente a la forma en que opera la visión biológica. Ahmed subrayó que no se trata simplemente de un sensor que captura información, sino de un sistema que posee la capacidad de procesarla. Agregó que, al evitar el movimiento permanente de datos entre unidades separadas de memoria y procesamiento, el trabajo ocurre mucho más cerca del punto donde se genera la información original.
Este aspecto técnico es fundamental para el desarrollo de un ojo biónico inteligente. Un sistema con estas características no solo debería captar imágenes, sino que también tendría que identificar cambios relevantes en una escena, guardar la información pertinente y procesar las señales visuales con rapidez y con un gasto energético muy bajo.
Además de los avances en la arquitectura del chip, el equipo de investigación abordó un problema crítico de fabricación. Los detalles de este progreso fueron publicados en la revista ACS Applied Materials & Interfaces. Los científicos desarrollaron un proceso de transferencia de semiconductores y electrodos ultradelgados basado en agua, el cual es más limpio que los métodos tradicionales. Este procedimiento resultó en una cantidad mucho menor de defectos que los procesos convencionales, lo que se tradujo en dispositivos con mejoras sustanciales tanto en su desempeño eléctrico como en su capacidad de detección de luz.
El profesor Sumeet Walia, líder del trabajo en el Centro de Materiales y Sensores Optoelectrónicos de RMIT, señaló que el proyecto sigue una lógica inspirada en la biología. Walia afirmó que la naturaleza ya ha resuelto muchos de los desafíos que la electrónica intenta abordar actualmente, destacando que el ojo y el cerebro humanos trabajan juntos con una eficiencia muy alta, procesando grandes cantidades de información con muy poca energía. En este sentido, la investigación de RMIT busca sentar las bases para tecnologías que funcionen de manera similar.
Finalmente, los investigadores vinculan este avance con una problemática actual de la inteligencia artificial. Ante la creciente demanda de centros de datos más grandes y con un mayor gasto energético impulsada por la IA, los sistemas neuromórficos se presentan como una alternativa viable. Al procesar la información cerca de donde se recolecta, se reduce el volumen de datos que debe circular por el resto de la infraestructura.
Según Walia, si esta tecnología puede escalarse, ayudaría a reducir la cantidad de datos que deben moverse, almacenarse y procesarse, haciendo que los futuros sistemas de IA sean más eficientes energéticamente. Aunque la aplicación práctica aún se encuentra a años de distancia, los investigadores sostienen que esta tecnología podría alimentar sistemas avanzados de visión artificial, vehículos autónomos, robótica y diversos sensores inteligentes.
