La IA revela objetos invisibles en la oscuridad total mediante redes neuronales profundas

Imagen en la oscuridad absoluta

Investigadores del MIT han usado redes neuronales profundas para revelar objetos invisibles en completa oscuridad, permitiendo visualizar células y tejidos biológicos sin exponerlos a radiación dañina ni luz intensa.

El problema de la imagen convencional

La mayoría de sistemas de imagen producen datos distorsionados o parciales por falta de información de fase, pérdida de frecuencias espaciales, ruido en la iluminación y dispersores desconocidos en la trayectoria óptica.

Las redes neuronales profundas han demostrado ser resolutivas eficientes en imágenes fantasmas, óptica adaptativa, microscopía de iluminación adaptativa, recuperación de fase, tomografía óptica y submuestreo.

El avance del MIT

Por primera vez, se usan redes neuronales para resolver un problema de recuperación de fase coherente afectado por alto ruido en múltiples niveles. En términos simples: un método para ver objetos invisibles en la oscuridad total.

Difiere radicalmente del "modo noche" del Google Pixel 3, que combina varias imágenes ruidosas pero necesita algo de luz inicial. La técnica del MIT funciona en una habitación completamente oscura con un solo fotón por píxel.

Metodología

1. Capturan imágenes de objetos en condiciones de cuasi oscuridad total.
2. Reconstruyen objetos transparentes a partir de esas imágenes.
3. Entrenan la red neuronal con 10.000 grabados transparentes tipo vidrio a partir de imágenes granuladas invisibles al ojo humano.
4. La red aprende a interpretar el ruido visual, generando imágenes borrosas.
5. Añaden una capa de enfoque para nitidez.

Combinan algoritmo basado en física del comportamiento de la luz con aprendizaje automático para reconstruir la imagen más precisa.

Aplicaciones médicas y científicas

La IA puede iluminar características transparentes (células, tejidos) en imágenes de muy baja luz. Las células se queman o dañan con luz intensa; los rayos X aumentan riesgo de cáncer. Esta técnica logra igual calidad de imagen con muchos menos fotones, reduciendo drásticamente el daño a especímenes biológicos. También tiene aplicaciones en imagen astronómica.

Referencia: Physical Review Letters | doi:10.1103/PhysRevLett.121.243902 | MIT