11 de fevereiro de 2026 — Cientistas do Lawrence Berkeley National Laboratory (Berkeley Lab), nos Estados Unidos, apresentaram um sensor espectral equipado com inteligência artificial capaz de reconhecer materiais e substâncias durante a captação de luz, eliminando a etapa tradicional de processamento pesado de dados.
O dispositivo integra algoritmos de aprendizado de máquina diretamente no elemento fotodetector, permitindo apontar a presença de alvos específicos — como produtos químicos ou padrões estruturais — em tempo real. Segundo os autores, a solução aumenta velocidade, resolução e eficiência energética em mais de duas ordens de grandeza em relação às tecnologias de visão espectral já existentes.
Como funciona
Em sistemas convencionais, a câmera coleta um conjunto volumoso de imagens, cada uma correspondente a um comprimento de onda, que depois precisa ser analisado por um processador externo. No novo projeto, essa análise ocorre no momento da fotodetecção. A responsividade do sensor é ajustada eletricamente para ressaltar ou suprimir assinaturas espectrais de interesse; o sinal elétrico resultante já traz a inferência sobre o conteúdo da imagem.
“A fotodetecção pode ser entendida como um processo de computação física automática”, explicou o pós-doutorando Dehui Zhang, primeiro autor do estudo publicado na revista Science sob o título “Spectral kernel machines with electrically tunable photodetectors”. A abordagem reduz drasticamente o volume de dados enviado a circuitos digitais e, consequentemente, o consumo de energia.
Treinamento do sensor
Para ensinar o dispositivo, a equipe exibiu várias imagens com objetos-alvo — por exemplo, pássaros coloridos em meio a florestas — rotulando pixels como “alvo” ou “fundo”. Um computador externo enviava comandos elétricos ao sensor, que respondia com sinais positivos apenas para os pontos correspondentes ao objeto procurado. Após esse treinamento, o sensor conseguiu localizar pássaros em fotos nunca vistas anteriormente.
Imagem: Internet
Aplicações demonstradas
Além do reconhecimento de aves, os pesquisadores utilizaram fotodiodos de fósforo negro, sensíveis ao infravermelho médio, para:
- Medir a espessura de camadas de óxido em amostras semicondutoras;
- Avaliar o nível de hidratação em folhas de plantas;
- Segmentar objetos em imagens ópticas;
- Detectar substâncias transparentes em placas de Petri.
O trabalho foi liderado por Ali Javey, cientista sênior do Berkeley Lab e professor da Universidade da Califórnia em Berkeley, em colaboração com Aydogan Ozcan, da Universidade da Califórnia em Los Angeles (UCLA). Javey destacou que a coengenharia de materiais semicondutores, dispositivos e algoritmos abre caminho para uma nova geração de sensores “inteligentes”, capazes de realizar tarefas de visão de máquina sem depender de processadores digitais externos.
Com informações de Nanowerk
