De acordo com pt.wedoany.com-Uma equipe de pesquisa liderada pela Universidade Estadual da Pensilvânia (Penn State) desenvolveu um novo tipo de fotomemristor que simula o mecanismo de adaptação do olho humano, capaz de se ajustar de ambientes claros a escuros em segundos, com potencial para melhorar a confiabilidade visual de veículos autônomos e robôs de precisão em condições de iluminação mista.
O estudo foi publicado em 9 de junho na revista Nature Communications. A equipe alterou a estrutura dos componentes elétricos centrais em sistemas ópticos, permitindo que eles absorvam água e inchem ou desidratem e encolham conforme o nível de luz, ajustando dinamicamente a sensibilidade. Esses componentes são chamados de memristores, dispositivos microscópicos que armazenam dados mesmo após a interrupção da energia, simulando a forma como o cérebro processa e armazena informações. Os fotomemristores, por sua vez, podem detectar e coletar informações luminosas, convertendo-as em corrente elétrica para alimentar câmeras e sistemas ópticos avançados.
Os fotomemristores tradicionais geralmente são calibrados e otimizados para condições de iluminação constantes, enfrentando desafios para manter a precisão de reconhecimento sob iluminação variável ou mista. Larry Cheng, professor associado de Engenharia Mecânica e Ciências Aplicadas em homenagem a James L. Henderson Jr. na Penn State e coautor correspondente do artigo, afirmou que, ao dirigir à noite, o contraste entre o céu escuro e os faróis brilhantes dos veículos à frente faz com que sistemas ópticos artificiais, sob iluminação mista, cometam erros ao identificar detalhes, como o brilho de uma luz vermelha.
Os bastonetes e cones no olho humano ajudam a visão a se adaptar a diferentes níveis de luz: os bastonetes permitem distinguir detalhes no escuro, mas sob luz intensa, seus pigmentos "embranquecem" e se regeneram lentamente; já os cones permanecem ativos para distinguir detalhes de contraste. A equipe incorporou esse mecanismo ao design do fotomemristor. Eles usaram principalmente dois materiais para construir o dispositivo: um plástico gelatinoso e esticável chamado PEDOT:PSS, e dióxido de titânio (TiO2). O TiO2 captura a luz e a converte em fotocorrente, que passa pela superfície do PEDOT:PSS e regula a quantidade de água que o plástico absorve do ambiente. Em ambientes escuros, o material absorve água rapidamente; sob luz, ele desidrata e seca, permitindo que o dispositivo ajuste sua sensibilidade com base nas informações de luz ambiente.
Larry Cheng destacou que essa diferença fundamental no design permite que o sistema se adapte dinamicamente a condições de iluminação variáveis, ao contrário dos sistemas tradicionais, geralmente desenvolvidos para cenários estáticos únicos. A equipe primeiro testou o dispositivo expondo-o a diferentes intensidades de luz ultravioleta (UV), e os resultados mostraram que o novo fotomemristor detecta a intensidade da luz UV de forma eficiente e precisa, sem ser afetado pela umidade externa. Cada memristor tem apenas meio milímetro de diâmetro, ligeiramente menor que a espessura de um cartão de crédito. Larry Cheng acredita que o dispositivo pode ser dimensionado conforme a necessidade da aplicação, conectando-se em matrizes para reconhecer melhor padrões de luz em grande escala sem aumentar o tamanho de cada componente.
Para avaliar melhor o desempenho, a equipe projetou um experimento simulando testes oftalmológicos: integraram uma matriz de fotomemristores 4×4 a uma rede neural, formando um sistema de visão básico semelhante ao usado em carros e robôs. Eles organizaram LEDs no formato da letra "F" e os colocaram diante de um fundo com diferentes níveis de brilho e escuridão. Após sete iterações de treinamento, o dispositivo e a rede neural alcançaram mais de 95% de precisão no reconhecimento do padrão da letra em ambientes de iluminação mista. Larry Cheng afirmou que o olho humano leva de 20 a 30 minutos para se adaptar completamente a diferentes níveis de luz, enquanto esse fotomemristor se adapta muito mais rápido, ao mesmo tempo que captura informações detalhadas do ambiente externo.
No futuro, a equipe planeja desenvolver o fotomemristor como um sistema de sensoriamento multimodal maior, capaz de interpretar simultaneamente dados visuais e táteis, reduzindo significativamente o consumo de energia do sistema. Larry Cheng destacou que, a longo prazo, a tecnologia pode ajudar pessoas com deficiência visual a recuperar a visão por meio de dispositivos ópticos artificiais, ou ser usada em sistemas de propulsão de veículos autônomos existentes, além de atuar na interação e colaboração humano-robô, permitindo que sistemas como robôs de fábrica operem melhor em ambientes escuros ou em rápida mudança. A equipe já depositou um pedido de patente provisória para a tecnologia. Larry Cheng também atua nos departamentos de Engenharia Mecânica, Engenharia Biomédica, Engenharia de Construção, Engenharia Industrial e de Manufatura, Ciência e Engenharia de Materiais, e no Instituto de Pesquisa de Materiais.
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