Un nuevo método creado por científicos del Massachusetts Institute of Technology (MIT) llamado holografía tensorial permite la creación de hologramas para realidad virtual desde un teléfono inteligente.
La nueva tecnología, desarrollada junto a Sony, hace la posibilidad de crear hologramas 3D en tiempo real, con potenciales usos para impresiones 3D, imágenes médicas y más.
En principio, hay que decir que los hologramas ofrecen una perspectiva cambiante basada en la posición del espectador y permiten que el ojo observe el primer plano y a la vez, el fondo.
Ahora, los investigadores del MIT han encontrado una nueva forma de producir hologramas casi al instante mediante un método basado en el aprendizaje profundo, que ya no necesita una supercomputadora para crear los puntos que luego originan la imagen.
“La gente pensaba anteriormente que con el hardware existente para el consumidor era imposible hacer cálculos de holografía 3D en tiempo real”, dijo Liang Shi, autor principal del estudio y estudiante de doctorado en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación (EECS) del MIT, de acuerdo con un comunicado.
Si bien se estimaba que las pantallas holográficas disponibles comercialmente estarían al alcance del público en 10 años, con este nuevo enfoque, las cosas podrían ser diferentes.
La tecnología de holografía tensorial, para la creación de hologramas más reales, parece que pondrá fin a esa situación llevando el descubrimiento a campos como la realidad virtual y la impresión 3D.
Shi trabajó en el estudio, junto a su colaborador Wojciech Matusik, además de Beichen Li, del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT, entre otros.
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Para entender los nuevos hologramas 3D
Para entender el descubrimiento, es preciso tener en cuenta que una fotografía típica basada en lentes codifica el brillo de cada onda de luz, por lo tanto, una foto puede reproducir fielmente los colores de una escena, pero finalmente produce una imagen plana.
Por el contrario, un holograma tensorial codifica tanto el brillo como la fase de cada onda de luz, ofreciendo una descripción más fiel y con una mayor profundidad de escena.
Desarrollados por primera vez a mediados del siglo XX, los primeros hologramas se registraron ópticamente mediante la división de un rayo láser, con una mitad iluminando al sujeto y la otra mitad utilizada como referencia para las ondas de luz.
Esa referencia generaba la sensación de profundidad única de un holograma aunque solo en copias impresas, lo que dificultaba la reproducción y su puesta en contexto real, por ejemplo, eran imposibles de compartir.
De esta manera, un gran equipo de cómputo para ejecutar estas simulaciones basadas en la física podría llevar segundos o minutos para una sola imagen holográfica y allí es donde el equipo de Shi adoptó un enfoque diferente: dejar que la computadora se “enseñara” a sí misma.
Para hacerlo realidad, utilizaron el aprendizaje profundo para acelerar la holografía generada por computadora, lo que permitió la generación de imágenes 3D en tiempo real.
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En este sentido, el equipo diseñó una red neuronal que utiliza una cadena de tensores entrenables para imitar aproximadamente cómo los humanos procesan la información visual.
Así, los investigadores crearon una base de datos personalizada de 4,000 pares de imágenes generadas por computadora y cada par hizo coincidir una imagen, incluida la información de color y profundidad de cada pixel, con su holograma correspondiente.
Para hacer realidad los hologramas en la nueva base de datos, los investigadores utilizaron escenas con formas y colores complejos y variables, con la profundidad de los píxeles distribuida uniformemente desde el fondo hasta el primer plano, y con un nuevo conjunto de cálculos basados en la física para manejar la oclusión.
En ese momento, la red tensorial modificó los parámetros de sus propios cálculos, mejorando sucesivamente su capacidad para crear hologramas, operando órdenes de magnitud más rápido que los cálculos basados en la física.
Pantallas 3D con corrección oftalmológica
“Estamos asombrados de lo bien que funciona”, dijo Matusik. En solo milisegundos, la holografía tensorial puede crear hologramas a partir de imágenes con información de profundidad, que se proporciona mediante imágenes típicas generadas por computadora y se puede calcular a partir de una configuración multicámara o un sensor LiDAR, ambos estándar en algunos teléfonos inteligentes nuevos.
Este avance, ahora allana el camino para la holografía 3D en tiempo real y más aun porque la red tensorial requiere menos de 1 MB de memoria, algo insignificante si se lo compara con un teléfono de 256GB.
La investigación mostró que “las verdaderas pantallas holográficas en 3D son prácticas con solo requisitos computacionales moderados”, de acuerdo a Joel Kollin, arquitecto óptico principal de Microsoft que no participó en la investigación, pero fue citado por el MIT.
Kollin también sostuvo la posibilidad de que las pantallas como ésta puedan incluso personalizarse según la prescripción oftalmica de un espectador.
“Las pantallas holográficas pueden corregir lo que el ojo percibe, corrigiendo las desviaciones. Esto hace posible una imagen de pantalla más nítida de lo que el usuario podría ver con lentes de contacto o anteojos, que solo corrigen alteraciones de bajo orden como el enfoque y el astigmatismo”, según Kollin.
Por lo tanto, la holografía 3D en tiempo real mejoraría una gran cantidad de sistemas, desde la realidad virtual hasta la impresión 3D, sumergiendo a los espectadores en escenarios más realistas, al tiempo que elimina la fatiga visual y otros efectos secundarios del uso prolongado de la realidad virtual.
En este sentido, la tecnología podría implementarse fácilmente en las pantallas de consumo más asequibles que modulan solo el brillo, debido a que el costo de las de modulación de fase disminuiría si se adoptaran ampliamente en la manufactura de dispositivos.
La holografía tridimensional también podría impulsar el desarrollo de la impresión 3D volumétrica, dijeron los investigadores, permitiendo la proyección simultánea de todo el patrón 3D. Otras aplicaciones incluyen microscopía, visualización de datos médicos y diseño de superficies con propiedades ópticas únicas.
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