Un equipo de investigadores japoneses ha logrado un hito en el desarrollo de tecnología bioinspirada: un ojo artificial autoalimentado que no solo detecta colores con precisión, sino que también se comporta de manera similar al ojo humano al responder a estímulos visuales. Este dispositivo, desarrollado por la Universidad de Ciencia de Tokio y dirigido por el profesor asociado Takashi Ikuno, integra una célula solar orgánica con una sinapsis artificial, lo que le permite procesar información visual sin necesidad de energía externa. Esta capacidad lo distingue de la mayoría de sistemas de visión artificial actuales, que dependen de fuentes energéticas externas y potentes procesadores para interpretar datos visuales.

Con aplicaciones potenciales en robótica, dispositivos portátiles, asistencia visual y vehículos autónomos, este tipo de tecnología marca un cambio importante en la forma en que los sistemas artificiales perciben e interpretan el entorno. Entre sus características más destacadas se encuentra la capacidad para distinguir colores con un grado de precisión que se acerca al de la retina humana y la capacidad de procesamiento descentralizado, lo que reduce significativamente la necesidad de recursos computacionales.

A continuación, exploramos en detalle el funcionamiento de este nuevo ojo artificial, sus fundamentos técnicos, sus posibles aplicaciones y los retos que aún quedan por abordar.

Cómo funciona este nuevo ojo artificial

Fusión de energía solar y procesamiento neuronal artificial

El dispositivo está compuesto por dos elementos clave: una célula solar orgánica que actúa como sensor de luz y una sinapsis artificial basada en una estructura electroquímica. En conjunto, ambos elementos permiten no solo captar la luz sino también procesarla directamente, sin necesidad de enviarla a un sistema informático separado.

La célula solar produce una pequeña corriente eléctrica cuando se expone a la luz. Esta corriente se transmite directamente a la sinapsis artificial, que reacciona de forma modulada en función del color y la intensidad de la luz. A diferencia de los sensores CMOS convencionales, que requieren circuitos adicionales y procesamiento digital para distinguir colores o movimientos, este sistema reacciona de manera similar a como lo haría una neurona visual en el ojo humano.

El resultado es una detección más directa, eficiente y con menor consumo energético. En concreto, según los datos del estudio, el dispositivo logra una eficiencia de conversión de luz a señal superior al 70 %, lo cual es notable considerando que se trata de un prototipo funcional en etapa de laboratorio.

Procesamiento sensorial inspirado en la retina

Uno de los avances técnicos más relevantes es el uso de una sinapsis artificial que imita el comportamiento sináptico de las células nerviosas de la retina. En la visión biológica, las células fotorreceptoras captan la luz, y las señales se transmiten mediante sinapsis hacia el cerebro, donde se interpretan como imágenes. Este dispositivo copia ese modelo, permitiendo una “respuesta visual” localizada.

Los investigadores explican que la sinapsis reacciona con una especie de «memoria visual». Si la exposición a la luz se repite con ciertas frecuencias o intensidades, la sinapsis cambia su respuesta eléctrica. Esto se conoce como plasticidad sináptica, un concepto esencial en la neurociencia que aquí se aplica a la inteligencia artificial embebida en el propio sensor. De esta forma, el sistema no solo percibe colores, sino que también puede comenzar a «aprender» patrones visuales a nivel físico sin requerir algoritmos externos.

Implicaciones prácticas y posibles aplicaciones

La robótica, especialmente aquella diseñada para entornos dinámicos, se beneficiaría directamente de este tipo de sensores. Un robot equipado con ojos artificiales de este tipo podría procesar información visual en tiempo real con una fracción del consumo energético actual.

Hoy en día, la visión por computador en robótica requiere múltiples etapas: captura de imagen, digitalización, envío al procesador, análisis por redes neuronales artificiales, y finalmente ejecución de una acción. Todo este proceso consume tiempo y energía. El ojo artificial propuesto acorta ese camino al combinar sensor y procesador en un único módulo.

Esto es especialmente útil en drones autónomos, robots exploradores o incluso brazos robóticos para tareas de precisión, donde los recursos son limitados y se necesita reacción inmediata a estímulos visuales.

Otra aplicación destacada es el uso en tecnologías de asistencia para personas con dificultades visuales. Un dispositivo portátil que utilice estos ojos artificiales podría traducir estímulos visuales a señales auditivas o táctiles de manera más rápida y eficiente. Al funcionar con energía solar, este tipo de tecnología también permitiría una mayor autonomía sin necesidad de recargas frecuentes.

Además, la capacidad de distinguir colores con alta precisión podría ser útil para personas con daltonismo, ofreciendo interpretación visual corregida o resaltada de ciertos tonos mediante señales complementarias.

La visión artificial de los coches autónomos depende actualmente de una combinación de cámaras, sensores LIDAR y sistemas de procesamiento avanzados, que requieren una gran cantidad de energía. Un ojo artificial como este podría complementar esos sistemas, ofreciendo una percepción continua y autónoma de colores y movimiento sin agotar la batería del vehículo.

Los investigadores también señalan que este tipo de sensores podrían utilizarse para identificar señales de tráfico por color y forma sin necesidad de interpretar la imagen completa, lo que reduciría considerablemente la carga computacional del sistema de navegación.

Limitaciones y retos pendientes

Aunque los resultados del laboratorio son prometedores, aún quedan desafíos técnicos importantes. Uno de ellos es la escalabilidad del diseño. Fabricar millones de unidades de este tipo con la misma sensibilidad y precisión no es sencillo. Además, el sistema aún no ha sido probado en entornos externos con cambios bruscos de iluminación o condiciones meteorológicas variables, lo que será clave para su implantación comercial.

La mayoría de los dispositivos actuales están diseñados para sensores tradicionales con salida digital estándar. Integrar sensores bioinspirados con salidas analógicas y procesamiento embebido implica rediseñar parte de las interfaces electrónicas y arquitecturas de software actuales. La transición no será inmediata.

Perspectivas futuras en inteligencia artificial visual

Este avance no se limita solo al desarrollo de un nuevo tipo de sensor. Representa una aproximación distinta a la inteligencia artificial, donde el aprendizaje y el procesamiento no ocurren en un centro digital remoto (como un procesador o una nube), sino en el mismo punto donde ocurre la percepción.

Este enfoque, conocido como computación neuromórfica distribuida, es considerado por muchos investigadores como uno de los caminos más prometedores para desarrollar sistemas de IA más eficientes, especialmente en el contexto del Internet de las Cosas (IoT) y los sistemas embebidos.

Al descentralizar el procesamiento, estos sistemas podrían ser más rápidos, seguros y energéticamente sostenibles. El ojo artificial de Takashi Ikuno y su equipo encarna esta tendencia, y aunque se encuentra en una fase temprana, sienta una base importante para la próxima generación de interfaces máquina-entorno.

Reflexiones finales

Los ojos artificiales que funcionan como los humanos y se alimentan del sol no son ya una visión futurista, sino una realidad tangible en los laboratorios. Este dispositivo abre nuevas posibilidades técnicas y plantea preguntas sobre cómo redefinir la inteligencia artificial desde una perspectiva más biológica.

Queda trabajo por hacer, pero el concepto de dotar a las máquinas de percepción autónoma y eficiente es cada vez más viable. En lugar de confiar en sistemas centralizados de cómputo, esta tecnología ofrece una nueva manera de interpretar el mundo: empezando por la vista.