La investigación reciente de la Universidad de California en Davis ha logrado reducir un espectrómetro de laboratorio al tamaño de un grano de arena, combinando detectores de silicio con inteligencia artificial. Este desarrollo permite analizar la composición química de alimentos, tejidos o contaminantes con una precisión que antes requería instrumentos voluminosos y costosos. La miniaturización no solo elimina partes móviles y lentes, sino que también mantiene la capacidad de capturar luz en el rango visible y cercano al infrarrojo, crucial para aplicaciones médicas y ambientales. Con un área de apenas 0,4 mm² y 16 detectores de silicio únicos, el chip utiliza una red neuronal entrenada con más de medio millón de patrones espectrales simulados, alcanzando una resolución de aproximadamente 8 nanómetros. Este enfoque combina avances en microfabricación y procesamiento computacional, abriendo la puerta a dispositivos portátiles de alta precisión.

Miniaturización y principios de funcionamiento

Tradicionalmente, los espectrómetros emplean prismas o redes de difracción para descomponer la luz en sus colores componentes, lo que exige trayectorias ópticas largas y limita la reducción de tamaño. El equipo de UC Davis reemplazó esta metodología por un enfoque de reconstrucción espectral. Cada uno de los 16 detectores del chip responde de manera distinta a la luz incidente; por sí solos no pueden identificar el espectro completo, pero combinados generan señales codificadas que, mediante algoritmos de inteligencia artificial, se reconstruyen en un espectro detallado. La red neuronal utilizada presenta un error cuadrático medio de 0,046 y un coeficiente de correlación de 0,87, ofreciendo una precisión comparable a instrumentos de laboratorio mucho más grandes. Más detalles sobre esta investigación pueden consultarse en el comunicado oficial de UC Davis.

La captura eficiente de luz, especialmente en el rango cercano al infrarrojo (hasta 1100 nm), se logra gracias a microestructuras superficiales que reflejan y dispersan los fotones, aumentando en un factor de 10 la absorción frente a detectores planos. La variación en tamaño y espaciamiento de estas microestructuras permite configurar detectores específicos para diferentes longitudes de onda, maximizando la resolución espectral sin aumentar el número de detectores más allá de 32, demostrando que la diversidad de señales es más relevante que la cantidad de sensores. Un artículo de Advanced Photonics profundiza en la metodología y resultados técnicos de este chip espectroscópico.

Inteligencia Artificial y reconstrucción espectral

El principal desafío del sistema residía en la resolución de problemas inversos: los detectores generan señales parcialmente superpuestas y ruidosas que no representan directamente el espectro. Para solventarlo, los investigadores entrenaron una red neuronal completamente conectada con más de 500.000 patrones simulados, permitiendo al sistema correlacionar lecturas parciales con espectros reales. Esto posibilita medir picos láser estrechos con precisión, incluso en el rango de infrarrojo cercano donde los detectores de silicio convencionales presentan niveles de ruido superiores a la señal útil.

La tecnología también se ha validado en aplicaciones de imágenes hiperespectrales, logrando reconstrucciones con un índice de similitud estructural de 0,9926 en un ejemplo de alas de mariposa. Cada píxel captura información espectral detallada sin necesidad de lentes complejos ni cámaras voluminosas, demostrando que la miniaturización combinada con inteligencia artificial puede replicar técnicas de laboratorio en formatos portátiles y económicos. Información adicional sobre avances en espectroscopía de chip puede consultarse en Nature Photonics.

Aplicaciones prácticas y futuro

El espectrómetro en chip tiene aplicaciones potenciales en medicina, agricultura y medio ambiente. Podría integrarse en dispositivos portátiles para evaluar tejidos in situ, medir la salud de cultivos en el campo o monitorizar contaminantes ambientales. Su fabricación en silicio y el uso de procesamiento computacional permiten mantener bajos costos y facilitan la producción a gran escala. Además, la integración futura de circuitos electrónicos en el mismo chip promete dispositivos aún más pequeños, eficientes y autónomos.

El chip desarrollado por UC Davis representa un paso significativo hacia la democratización de la espectroscopía, llevando capacidades de laboratorio a entornos cotidianos y ofreciendo nuevas herramientas para la investigación científica, la monitorización ambiental y la salud pública. La combinación de microestructuras avanzadas, inteligencia artificial y miniaturización de detectores sugiere un cambio profundo en cómo se puede aplicar la espectroscopía en tiempo real y en entornos no especializados.

Reflexiones finales

El desarrollo de un espectrómetro de laboratorio reducido a un chip plantea preguntas sobre la próxima generación de dispositivos portátiles y accesibles. La combinación de IA y microfabricación en silicio muestra que no es necesario sacrificar precisión al reducir tamaño, y su potencial para aplicaciones médicas, ambientales y agrícolas es amplio. La tecnología podría también facilitar el acceso a datos espectrales en zonas remotas, optimizando procesos de investigación y diagnóstico en tiempo real.