Hace cinco años, mi esposo y yo pasamos el verano en Escocia. Cuando no estábamos trabajando, íbamos a conducir a través de las Highlands en caminatas y viajes de turismo. Lo que más recuerdo es la niebla. Nubes blancas cinemáticas y envolventes, que parecen salir de la nada, haciendo que las colinas llenas de rocas y los valles escarpados desaparezcan por completo. Ah, y ¿mencioné que muchos de los caminos eran de un solo sentido? Si nos hubiéramos detenido, podríamos haber estado atrapados por horas. Así que, en cambio, avanzábamos lentamente, entrecerrando los ojos para ver el resplandor amarillo de los faros que se aproximaban a través de la niebla.
Si tan solo hubiéramos tenido un nuevo sistema de imágenes desarrollado por investigadores del MIT, diseñado para ver a través de la niebla y advertir a los conductores de los obstáculos.
"Queremos ver a través de la niebla como si la niebla no estuviera allí", dice Guy Satat, un candidato a doctorado en MIT Media Lab que dirigió la investigación.
El sistema utiliza mediciones ultrarrápidas y un algoritmo para eliminar computacionalmente la niebla y crear un mapa de profundidad de los objetos cercanos. Utiliza una cámara SPAD (diodo de avalancha de fotón único) que dispara pulsos de luz láser y mide el tiempo que tardan en regresar los reflejos. En condiciones claras, esta medición de tiempo podría usarse para medir la distancia del objeto. Pero la niebla hace que la luz se disperse, lo que hace que estas mediciones no sean confiables. Entonces, el equipo desarrolló un modelo para medir cómo, exactamente, las gotas de niebla afectan el tiempo de retorno de la luz. Entonces el sistema puede eliminar la dispersión y crear una imagen clara de lo que está realmente por delante.
Para probar el sistema, el equipo tuvo que crear una niebla falsa. Esto fue más fácil decirlo que hacerlo. Probaron el tipo de máquina de niebla que se puede alquilar para fiestas, pero el resultado fue "demasiado intenso" para sus propósitos, dice Satat. Finalmente usaron un tanque de agua con un motor humidificador en el interior para crear una cámara de niebla. Pusieron objetos pequeños como bloques y tarjetas con letras para ver qué tan lejos podía ver el sistema. Los resultados mostraron que el sistema funcionó mucho mejor que la visión humana, en condiciones mucho más nebulosas que los automóviles que se encuentran en las carreteras.
Satat y sus colegas presentarán un artículo sobre su sistema en la Conferencia Internacional de Fotografía Computacional en la Universidad Carnegie Mellon en mayo.
Satat dice que es posible que el sistema funcione en otras condiciones, como lluvia y nieve, pero aún no las han probado. Actualmente están buscando hacer que el sistema sea más eficiente con los fotones, lo que podría permitirle ver a través de una niebla más densa a distancias más lejanas. Esperan que el sistema algún día tenga numerosas aplicaciones del mundo real.
"La aplicación inmediatamente obvia son los autos sin conductor, simplemente porque esta industria ya está utilizando hardware similar", dice Satat.
La mayoría de los sistemas de automóviles sin conductor (aunque notablemente no los de Tesla) usan sistemas LIDAR (detección y rango de luz), que disparan pulsos de luz infrarroja y miden cuánto tiempo lleva regresar. Esto es similar a la primera parte del sistema del equipo del MIT, solo que sin el paso adicional de restar fotones de niebla de la escena. Los sistemas LIDAR son actualmente bastante caros, pero se espera que bajen de precio a medida que se desarrollen. Satat y su equipo esperan "aprovechar" el desarrollo de LIDAR para algún día agregar su característica de niebla a los automóviles.
El sistema también podría, obviamente, ser útil en los automóviles normales, ya que los humanos tampoco pueden ver a través de la niebla. Satat imagina un sistema de "conducción aumentada" que podría eliminar la niebla de su visión.
"Vería la carretera frente a usted como si no hubiera niebla", explica, "o el automóvil crearía mensajes de advertencia de que hay un objeto frente a usted".
El sistema fue capaz de resolver imágenes de objetos y medir su profundidad en un rango de 57 centímetros. (Melanie Gonick / MIT) El sistema también podría ser útil para aviones y trenes, que a menudo se ven obstaculizados por la niebla. También podría usarse para ver a través del agua turbia.
Oliver Carsten, profesor del Instituto de Estudios de Transporte de la Universidad de Leeds, dice que puede imaginarse que la tecnología MIT extiende las capacidades de los sistemas actuales de frenado automático de emergencia (AEB), que usan sensores para detectar obstáculos y hacer que el auto frene . El sistema podría hacer que AEB sea más efectivo en condiciones climáticas adversas.
Pero, dice Carsten, el equipo "necesitará demostrar su confiabilidad en una variedad de condiciones ambientales, no solo en el laboratorio, sino también en el mundo real".
Satat y su equipo forman parte del Camera Culture Group en Media Lab, dirigido por Ramesh Raskar, un experto en fotografía computacional. El grupo ha estado trabajando en problemas de imágenes similares durante años. Recientemente, desarrollaron un sistema que utiliza láser y cámaras para ver objetos en las esquinas. También crearon un sistema que usa radiación de terahercios para leer las primeras nueve páginas de un libro cerrado. La tecnología tiene potencial para museos y expertos en libros antiguos, que pueden tener libros u otros documentos demasiado delicados para tocar.
