Espectrómetro ultrarrápido numa pastilha (spectrometer-on-a-chip) baseado em IA: uma revolução na deteção em tempo real
A inovação reduz um espetrómetro de laboratório ao tamanho de um grão de areia
Anúncios
Durante décadas, a capacidade de visualizar a composição química dos materiais, seja para diagnosticar uma doença, avaliar a qualidade dos alimentos ou analisar a poluição, dependia de instrumentos de laboratório grandes e dispendiosos, denominados espectrómetros. Estes dispositivos funcionam pegando na luz, espalhando-a num arco-íris utilizando um prisma ou uma grelha e medindo a intensidade de cada cor. O problema é que a propagação da luz requer um longo percurso físico, o que torna o dispositivo inerentemente volumoso.
Assente na ponta de um dedo, este sensor em miniatura substitui o volumoso equipamento de laboratório, utilizando nanoestruturas de superfície com captura de fotões e inteligência artificial (IA) para analisar com precisão doenças, verificar a qualidade dos alimentos e detetar poluição, utilizando luz visível e infravermelha próxima.
Image courtesy of the Integrated Nanodevices & Nanosystems Research Lab at UC Davis.
Um estudo recente da Universidade da Califórnia Davis (UC Davis), publicado na Advanced Photonics, aborda o desafio da miniaturização, com o objetivo de reduzir um espetrómetro de laboratório ao tamanho de um grão de areia, um pequeno espetrómetro num chip que pode ser integrado em dispositivos portáteis. A abordagem tradicional de espalhar a luz espacialmente é abandonada em favor de um método reconstrutivo. Em vez de separar fisicamente cada cor, o novo chip utiliza apenas 16 detectores de silício distintos, cada um concebido para responder de forma ligeiramente diferente à luz que entra. Isto é análogo a dar a uma mão-cheia de sensores especializados uma bebida mista, com cada sensor a recolher uma amostra de um aspeto diferente da bebida. A chave para decifrar a receita original é a segunda parte da invenção: a inteligência artificial (IA).
O cerne desta inovação reside em dois avanços tecnológicos. Em primeiro lugar, a equipa criou as superfícies dos fotodiodos de silício normais com texturas de superfície especializadas na captura de fotões (PTST). O silício é tipicamente eficaz na deteção da luz visível, mas é notoriamente pobre na deteção da luz infravermelha próxima (NIR) (comprimentos de onda até 1100 nm), que é crítica para muitas aplicações, como a imagiologia biomédica, porque penetra no tecido humano mais profundamente do que a luz visível. A superfície PTST actua como uma textura inteligentemente concebida que força os fotões NIR a dispersarem-se na fina camada de silício em vez de passarem diretamente através dela. Isto aumenta drasticamente a probabilidade de o silício absorver luz, tornando todo o chip sensível numa vasta gama espetral.
Para além da simples deteção de cor, a arquitetura utiliza sensores de alta velocidade para fornecer uma capacidade inerente e ultra-rápida de medição do tempo de vida dos fotões. Esta precisão temporal permite que o dispositivo capte interações fugazes luz-matéria que são invisíveis aos instrumentos tradicionais.
Em segundo lugar, o chip utiliza uma poderosa rede neural totalmente ligada (IA). Uma vez que os 16 detectores únicos apenas captam sinais codificados e ruidosos, a IA é treinada com milhares de exemplos para aprender a relação complexa e oculta entre os resultados brutos dos detectores e o espetro de luz original e puro. A IA aborda este "problema inverso", reconstruindo o espetro de luz com elevada precisão (resolução de cerca de 8 nm). Este método computacional elimina completamente a necessidade de ópticas volumosas.
O resultado final é um sistema com uma área de implantação mínima (0,4 mm quadrados), elevada sensibilidade e forte resistência ao ruído. O chip melhorado por IA consegue manter a clareza do sinal mesmo na presença de interferências eléctricas significativas, um grande desafio na eletrónica portátil e de baixo custo. Ao alargar a gama de deteção do silício ao espetro crucial do NIR, permitindo simultaneamente um elevado desempenho através da aprendizagem automática, esta tecnologia estabelece um caminho para uma deteção hiperespectral verdadeiramente integrada e em tempo real em aplicações que vão desde o diagnóstico médico avançado à deteção remota ambiental.
Observação: Este artigo foi traduzido usando um sistema de computador sem intervenção humana. A LUMITOS oferece essas traduções automáticas para apresentar uma gama mais ampla de notícias atuais. Como este artigo foi traduzido com tradução automática, é possível que contenha erros de vocabulário, sintaxe ou gramática. O artigo original em Inglês pode ser encontrado aqui.
Publicação original
Outras notícias do departamento ciência
Estes produtos podem lhe interessar
