Cómo funciona el chip inspirado en la visión humana que podría abrir el camino hacia el ojo biónico
calendar_today 14.09.2026 - person - timer ~4 Minutos
La Universidad RMIT desarrolló un prototipo de visión neuromórfica —un enfoque que replica los mecanismos biológicos de la percepción visual— que puede ver, recordar e interactuar con su entorno en un solo sistema, un avance que podría servir en el futuro como base de un ojo biónico inteligente y, al mismo tiempo, reducir de forma marcada el consumo de energía frente a las tecnologías actuales, informó el portal especializado en ciencia y tecnología TechXplore.
A diferencia de una cámara convencional, que captura cada cuadro y envía grandes volúmenes de información a otro lugar para su procesamiento, este dispositivo fue diseñado para realizar gran parte de ese trabajo allí mismo, donde se recoge la señal visual. Al reunir detección, memoria y procesamiento en un único soporte, el sistema evita el traslado constante de datos entre sensores, bancos de memoria y procesadores separados. De acuerdo al portal, eso le permitiría ejecutar tareas visuales complejas con menos datos y menos energía.
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Aunque la aplicación práctica todavía está a años de distancia, los investigadores sostienen que la tecnología también podría alimentar sistemas avanzados de visión artificial, vehículos autónomos, robótica y sensores inteligentes.
El dispositivo se apoya en una serie de avances con el semiconductor ultradelgado disulfuro de molibdeno, conocido como MoS₂. La detección, el procesamiento y el almacenamiento ocurren en un chip de 2 cm por 2 cm alojado dentro de un prototipo de 15 cm por 14 cm por 3 cm que contiene la electrónica necesaria para leer, procesar y comunicar la información.
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Los investigadores entrenaron el sistema para reconocer patrones como números, formas y movimiento. En pruebas de laboratorio, pudo detectar cambios en lo que veía, conservar esa información como memoria y procesarla de manera local.
El doctor Taimur Ahmed, codesarrollador y especialista en dispositivos de visión neuromórfica en la universidad, explicó que el resultado se acerca más a la forma en que opera la visión biológica: “No se trata solo de un sensor que captura información, sino de un sensor que también puede procesarla”.
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Ahmed agregó que, en lugar de mover datos de manera permanente entre unidades separadas de memoria y procesamiento, buena parte de ese trabajo ocurre mucho más cerca del punto en que la información se genera.
Ese aspecto es clave para un ojo biónico inteligente. Un sistema de ese tipo no solo tendría que captar imágenes: también debería identificar cambios importantes en una escena, guardar la información relevante y procesar señales visuales con rapidez y con un gasto energético muy bajo.
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El equipo indicó que su avance más reciente, publicado en la revista ACS Applied Materials & Interfaces, también abordó un problema de fabricación. Desarrolló un proceso más limpio y basado en agua para transferir semiconductores y electrodos ultradelgados.
Ese método, señaló el portal, produjo muchos menos defectos que los procedimientos convencionales. El resultado fueron dispositivos con mejoras sustanciales en desempeño eléctrico y en capacidad de detección de luz.
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El profesor Sumeet Walia, que lidera el trabajo en el Centro de Materiales y Sensores Optoelectrónicos de RMIT, situó el proyecto dentro de una lógica inspirada en la biología: “La naturaleza ya ha resuelto muchos de los desafíos que intentamos abordar en la electrónica”.
Walia señaló que el ojo y el cerebro humanos trabajan juntos con una eficiencia muy alta y procesan grandes cantidades de información con muy poca energía. “Nuestra investigación está ayudando a sentar las bases para tecnologías que funcionen de una manera más parecida”, sentenció.
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Los investigadores también vinculan este avance con un problema más amplio de la inteligencia artificial. A medida que la IA impulsa la demanda de centros de datos cada vez más grandes y con mayor gasto energético, los sistemas neuromórficos ofrecen una alternativa: procesar la información más cerca de donde se recolecta y reducir el volumen de datos que debe circular por el resto de la infraestructura.
Como Walia afirmó: “Cada avance nos acerca a tecnologías como un ojo biónico inteligente. Si esta tecnología de RMIT puede escalarse, podría ayudar a reducir la cantidad de datos que deben moverse, almacenarse y procesarse, y hacer que los futuros sistemas de IA sean más eficientes desde el punto de vista energético”.
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