Sony, Omnivision y Georgia Tech han desarrollado sensores compactos que ofrecen un rendimiento de alta gama en espacios reducidos. La miniaturización en el diseño de sensores está alcanzando nuevos hitos, no solo en tamaño sino también en rendimiento e integración. Estos avances están resolviendo problemas de ingeniería de larga data, desde la navegación autónoma de robots hasta interfaces cerebro-computadora. Estos sensores permiten incorporar capacidades avanzadas en espacios ajustados, ya sea dentro de un dron, bajo una lente de teléfono o incluso debajo de la piel.
Sony Reduce un LiDAR de Alta Precisión a un Paquete de 50g
El sensor LiDAR AS-DT1 de Sony aborda directamente el equilibrio entre tamaño y precisión en la detección 3D. Con dimensiones de 29 mm x 29 mm x 31 mm y un peso de solo 50 gramos, es el más pequeño y ligero de su clase, según Sony. Este diseño compacto no sacrifica funcionalidad; la compañía ha aplicado su experiencia en miniaturización y óptica de cámaras de visión artificial para lograr un sensor de profundidad de alta resolución que cabe fácilmente en drones y robots móviles sin consumir mucha energía ni ocupar espacio.
El AS-DT1 está construido alrededor de una arquitectura de Tiempo de Vuelo Directo (dToF) utilizando un módulo de alcance patentado por Sony. Incorpora un sensor de diodo de avalancha de fotón único (SPAD) que amplifica señales de fotones individuales para lograr lecturas precisas incluso en objetos con baja reflectividad o contraste. Aunque la tecnología SPAD no es nueva, Sony la ha refinado aprovechando su experiencia en sensores de imagen y distancia para automóviles, superando el rendimiento típico de LiDAR comerciales.
El sensor captura mediciones tridimensionales – longitud, ancho y profundidad – mediante múltiples puntos de alcance. Esto permite una captura de datos confiable en entornos desordenados o variables, como tiendas o almacenes. El sensor tiene un alcance de 40 metros en interiores y 20 metros en exteriores bajo luz solar completa (100,000 lux), con una precisión de ±5 centímetros a 10 metros. Es un rango impresionante para un dispositivo tan compacto, especialmente en exteriores, donde los sensores pequeños suelen ser menos efectivos.
Sony está posicionando este sensor para robots, drones e instalaciones fijas. También podría ayudar a robots móviles autónomos a navegar en espacios de logística o retail, evitando obstáculos e interactuando con entornos dinámicos.
Omnivision OV50X Impulsa la Captura de Imágenes en Teléfonos hacia Video Profesional y HDR
El OV50X de Omnivision lleva la captura de imágenes en teléfonos inteligentes más cerca de las capacidades profesionales con un diseño de 1 pulgada y 50 megapíxeles que soporta HDR de exposición única de 110 dB y video en 8K. El sensor utiliza TheiaCel, una arquitectura de matriz apilada que combina un condensador de integración de desbordamiento lateral (LOFIC) y ganancia de conversión dual (DCG) para capturar escenas de alto contraste sin necesidad de unir múltiples fotogramas. Esta arquitectura elimina artefactos de movimiento y simplifica el procesamiento HDR en tiempo real.
El tamaño nativo de píxel de 1.6 µm – mayor que los 1.0 µm del OV50H anterior – mejora la sensibilidad a la luz. En condiciones de poca luz o escenarios de alta velocidad, el sensor puede cambiar al modo de agrupamiento de cuatro celdas para píxeles efectivos de 3.2 µm. Este modo admite lecturas de resolución completa a 12.5 MP y 180 fps, o 60 fps con HDR. Esta flexibilidad ayuda en la grabación de video en cámara lenta y fotos en condiciones de poca luz sin aumentar demasiado el ISO.
Para el enfoque automático, el OV50X utiliza detección de fase cuádruple (QPD) al 100%, lo que mapea la profundidad en todo el sensor sin dejar huecos. Cada píxel contribuye a la detección de fase, lo que hace que el enfoque sea más rápido y confiable en diversas escenas. La arquitectura del sensor utiliza el diseño PureCel Plus-S apilado de Omnivision, separando las capas de píxeles y lógica. Esto reduce el ruido, mejora el control térmico y soporta velocidades de lectura altas. Además, ayuda a reducir el tamaño del paquete a una huella de 13.1 mm × 9.8 mm a pesar del gran formato óptico.
Las pruebas iniciales están en marcha, con producción masiva planeada para el tercer trimestre de 2025. Se espera que el interés de los fabricantes de equipos originales (OEM) se alinee con teléfonos que utilicen el próximo ISP de Qualcomm. El rendimiento térmico bajo cargas de 8K a 30 fps podría requerir chasis más grandes o enfriamiento activo, por lo que su uso inicial probablemente se limite a dispositivos premium. Sin embargo, el OV50X demuestra cómo la captura de imágenes en teléfonos está evolucionando para soportar capacidades de cámaras cinematográficas compactas.
Sensor de Micropuntas para Interfaces Cerebro-Computadora de Uso Diario
Georgia Tech ha desarrollado un sensor cerebral basado en micropuntas que redefine cómo interactuar con sistemas digitales usando señales cerebrales. Este dispositivo de micropuntas está diseñado para deslizarse entre los folículos pilosos y descansar justo debajo de la piel. El resultado es un sensor casi invisible que capta datos neuronales de alta fidelidad mientras permite moverse libremente sin pérdida de calidad de señal.
El sensor funciona incrustando micropuntas conductoras ultrafinas en las capas superiores de la piel, justo donde las señales neuronales son más fuertes. Estas micropuntas se conectan a trazos de poliimida/cobre alojados en un paquete submilimétrico. El diseño evita los electrodos tradicionales montados en el cuero cabelludo y su dependencia de geles conductores, que suelen degradar su rendimiento con el movimiento. También evita la invasividad de los implantes quirúrgicos.
En pruebas, el sensor mantuvo una resistencia de contacto tan baja como 0.03 kΩ·cm², la más baja jamás reportada en interfaces cerebro-computadora (BCI) portátiles. La precisión de clasificación neuronal alcanzó el 99.2% mientras estaba de pie, el 97.5% caminando y el 92.5% corriendo. La integridad de la señal se mantuvo estable durante hasta 12 horas, permitiendo un uso extendido y sin cables. Este rendimiento significa que los usuarios pueden emplear una BCI sin estar inmovilizados o conectados a equipos voluminosos.
Georgia Tech probó el sistema en seis participantes que controlaron una interfaz de videollamadas de realidad aumentada usando solo actividad cerebral. La investigación, liderada por el profesor Hong Yeo y publicada en PNAS, cuenta con el apoyo de la NSF, el WISH Center y agencias científicas de Corea del Sur. Este sensor marca un paso hacia interfaces cerebro-computadora de uso diario que se integran con la forma en que ya nos movemos y vivimos.