Cómo la inteligencia artificial agudiza las imágenes borrosas de visión térmica

La visión térmica convencional muestra esta escena nocturna de un camino forestal en grises fantasmales (arriba). Una nueva tecnología asistida por IA toma datos térmicos y crea una imagen más nítida (abajo). El sistema añade color en función de los objetos detectados, matizando el agua en azul, por ejemplo.

F. Bao et al/Naturaleza 2023

Por Luis Melecio Zambrano

24 de agosto de 2023 a las 14:00 horas

Las figuras borrosas y fantasmales que suelen verse en las imágenes térmicas podrían convertirse en cosa del pasado. Al combinar inteligencia artificial y visión térmica, los científicos pueden crear imágenes nítidas y detalladas, incluso en la oscuridad. La técnica podría algún día ayudar a mejorar la capacidad de los vehículos autónomos para navegar de noche. La imagen térmica, que se utiliza a menudo en los sistemas de visión nocturna, funciona detectando fuentes de calor. Las imágenes infrarrojas aparecen borrosas debido a un fenómeno llamado efecto fantasma. El calor de un objeto abruma cualquier detalle sobre la textura del objeto, de la misma manera que encender una luz dificulta descifrar cualquier grabado en una bombilla.

El físico teórico Fanglin Bao de la Universidad Purdue en West Lafeyette, Indiana, y sus colegas utilizaron una cámara térmica que puede distinguir entre diferentes longitudes de onda de luz infrarroja. Los investigadores emparejaron esa cámara con un programa informático que utiliza IA para desenredar información del dispositivo y revelar la temperatura, la textura y el tipo de material de los objetos en una imagen. Esta técnica pintó imágenes brillantes y detalladas a partir de escenas nocturnas oscuras, informa el equipo el 26 de julio en Nature.

"No hay restricciones en cuanto a condiciones climáticas adversas o escenarios nocturnos", dice el ingeniero eléctrico Muhammad Ali Farooq de la Universidad de Galway en Irlanda, que no participó en el estudio. "Se pueden obtener datos muy buenos y nítidos incluso en condiciones de poca iluminación".

La técnica también puede medir la distancia con aproximadamente la misma precisión que los métodos actuales basados ​​en cámaras. Esto significa que podría usarse en vehículos autónomos, que deben saber cuándo frenar para evitar causar un accidente (SN: 12/10/18).

Los vehículos autónomos actuales a menudo miden la distancia haciendo rebotar señales en objetos, de forma similar a cómo funciona el sonar. Muchos coches autónomos que envían señales podrían confundirse entre sí. Como la nueva técnica no necesita enviar una señal, podría ser más seguro ampliarla en un mundo con más coches autónomos, afirman los investigadores.

Aun así, la tecnología no circulará por calles concurridas en el corto plazo. La cámara es pesada, alrededor de medio metro de cada lado y cara: cuesta más de un millón de dólares, dice Bao. Y capturar cada imagen lleva aproximadamente un segundo, lo cual es demasiado lento para un vehículo autónomo que necesita responder a situaciones en tiempo real.

Aún así, Bao espera ver versiones de esta tecnología que podrían funcionar para vehículos o robots autónomos en el futuro. "Los humanos tenemos un sesgo evolutivo hacia la luz", dice. "Pero resulta que la IA puede superar esta antigua dicotomía entre el día y la noche".

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F. Bao y col. Detección y alcance asistidos por calor. Naturaleza. vol. 619, 26 de julio de 2023, pág. 743. doi: 10.1038/s41586-023-06174-6.

Luis Melecio-Zambrano es pasante de redacción científica en el verano de 2023 en Science News. Están terminando su maestría en comunicación científica de la Universidad de California, Santa Cruz, donde han informado sobre temas de justicia ambiental y agricultura.

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