Un nuevo LED transforma los teléfonos móviles en potentes microscopios
Esto podría sustituir a los microscopios convencionales
Unos investigadores de Singapur han desarrollado el LED más pequeño creado hasta ahora con el fin de convertir las cámaras de teléfonos móviles en microscopios de alta resolución, tan solo modificando el chip de silicio y el software. Así, este LED se ha utilizado para construir el microscopio holográfico más pequeño del mundo.
Además, desarrollaron un algoritmo de redes neuronales que puede reconstruir objetos medidos por el microscopio holográfico y así elaborar un examen mejorado de objetos microscópicos como células y bacterias sin que haga falta usar un microscopio convencional, demasiado voluminoso, u óptica adicional. Supone también un gran avance en fotónica: la construcción de un potente emisor chip más pequeño que un micrómetro, un gran desafío en este campo.
La luz se origina en fuentes fuera del chip fotónico, por lo que tiene baja eficiencia energética general y limita fundamentalmente la escalabilidad de los chips. Para atajar el problema, los investigadores han desarrollado emisores en chip de diversos materiales -vidrio dopado con tierras raras, Ge-on-Si y materiales III-V heterogéneamente integrados-.
Pese a que los emisores basados en estos materiales han mostrado un rendimiento de dispositivo prometedor, la integración de sus procesos de fabricación en plataformas estándar de semiconductores de óxido de metal complementario (CMOS) sigue suponiendo un reto.
Silicio
El silicio tiene un gran potencial como material candidato para emisiones a nanoescala y controlables individualmente. Aun así, sus emisores muestran baja eficiencia cuántica debido a la banda prohibida indirecta. Esto supone una desventaja fundamental que se une a otras limitaciones establecidas por los materiales disponibles y las herramientas de fabricación. Todo ello ha dificultado la realización de un pequeño emisor de silicio nativo en CMOS.
Los investigadores de SMART (Singapore-MIT Alliance for Research and Technology) describieron en la revista Nature Communications su desarrollo del emisor de silicio más pequeño informado con una intensidad de luz comparable a la de los emisores de silicio de última generación con áreas de emisión mucho más grandes. En otro avance relacionado, los investigadores de SMART también dieron a conocer la construcción de una nueva arquitectura de red neuronal profunda no entrenada capaz de reconstruir imágenes de un microscopio holográfico en un estudio publicado en la revista Óptica.
El LED
Este LED es de escala sublongitud de onda integrado en CMOS a temperatura ambiente que exhibe una alta intensidad espacial (102 +/- 48 mW/cm2) y el área de emisión más pequeña (0,09 +/- 0,04 micrómetros por m2) entre todos los emisores de silicio conocidos en literatura científica.
Para demostrar una aplicación práctica potencial, integraron el LED en un microscopio holográfico de silicio en línea, de escala centimétrica, que no requiere lentes ni orificios, integral a un campo conocido como holografía sin lentes, según explica SMART en un comunicado.
Algo que suele verse afectado por la holografía sin lentes en la reconstrucción computacional del objeto de la imagen. Estos métodos requieren un detallado conocimiento de la configuración experimental para una reconstrucción precisa. Además, son sensibles a variables difíciles de controlar, como aberraciones ópticas, presencia de ruido o el problema de la imagen gemela.
Reconstrucción de imágenes
El equipo desarrolló también una arquitectura de red neuronal profunda para mejorar la calidad de la reconstrucción de imágenes. Esta nueva red no entrenada incorpora la regularización de la variación total para aumentar el contraste y tiene en cuenta el amplio ancho de banda espectral de la fuente.
A diferencia de los métodos tradicionales de reconstrucción computacional que requieren datos de entrenamiento, esta red neuronal elimina la necesidad de entrenamiento al incorporar un modelo físico dentro del algoritmo. Además de la reconstrucción de imágenes holográficas, la red neutral también ofrece recuperación de espectro de fuente ciega a partir de un único patrón de intensidad difractada, lo que marca un cambio radical con respecto a todas las técnicas anteriores de aprendizaje supervisado.
