.
Um novo tipo de sensor de pixel ativo que usa um novo material bidimensional pode permitir fotos ultranítidas de celulares e criar uma nova classe de sensores de Internet das Coisas (IoT) extremamente eficientes em termos de energia, de acordo com uma equipe de pesquisadores da Penn State.
“Quando as pessoas procuram um novo telefone, quais são as especificações que procuram?” disse Saptarshi Das, professor associado de ciências da engenharia e mecânica e principal autor do estudo publicado em 17 de novembro em Materiais da Natureza. “Muitas vezes, eles procuram uma boa câmera, e o que uma boa câmera significa para a maioria das pessoas? Fotos nítidas com alta resolução.”
A maioria das pessoas apenas tira uma foto de um amigo, uma reunião de família ou um evento esportivo e nunca pensa no que acontece “nos bastidores” dentro do telefone quando alguém tira uma foto. De acordo com Das, há muita coisa acontecendo para permitir que você veja uma foto logo após tirá-la, e isso envolve processamento de imagem.
“Quando você tira uma foto, muitas das câmeras têm algum tipo de processamento que acontece no telefone e, de fato, às vezes isso faz com que a foto pareça ainda melhor do que você está vendo com seus olhos”, disse Das. “Esta próxima geração de câmeras de telefone integra captura de imagem com processamento de imagem para tornar isso possível, e isso não era possível com as gerações anteriores de câmeras.”
No entanto, as ótimas fotos nas câmeras mais novas têm um problema – o processamento requer muita energia.
“Há um custo de energia associado à obtenção de muitas imagens”, disse Akhil Dodda, assistente de pesquisa de pós-graduação da Penn State na época do estudo, que agora é membro da equipe de pesquisa da Western Digital e co-primeiro autor do estudo. . “Se você tirar 10.000 imagens, tudo bem, mas alguém está pagando os custos de energia por isso. Se você puder reduzi-lo em cem vezes, poderá tirar 100 vezes mais imagens e ainda gastar a mesma quantidade de energia. fotografia mais sustentável para que as pessoas possam tirar mais selfies e outras fotos quando estão viajando. E é exatamente aí que a inovação em materiais entra em cena.”
A inovação em materiais descrita no estudo gira em torno de como eles adicionaram processamento no sensor a sensores de pixel ativos para reduzir o uso de energia. Então, eles se voltaram para um novo material 2D, que é uma classe de materiais com apenas um ou alguns átomos de espessura, o dissulfeto de molibdênio. É também um semicondutor e sensível à luz, o que o torna ideal como um material potencial para explorar o processamento de imagens no sensor de baixa energia.
“Descobrimos que o dissulfeto de molibdênio tem uma resposta fotossensível muito boa”, disse Darsith Jayachandran, assistente de pesquisa de pós-graduação em engenharia e mecânica e co-primeiro autor do estudo. “A partir daí, testamos para as outras propriedades que procurávamos.”
Essas propriedades incluíam sensibilidade a pouca luz, o que é importante para a faixa dinâmica do sensor. A faixa dinâmica refere-se à capacidade de “ver” objetos tanto com pouca luz, como a luz da lua, quanto com luz forte, como a luz do sol. O olho humano pode ver as estrelas à noite melhor do que a maioria das câmeras devido ao alcance dinâmico superior.
O dissulfeto de molibdênio também demonstrou forte conversão de sinal, conversão de carga em tensão e capacidade de transmissão de dados. Isso torna o material um candidato ideal para habilitar um sensor de pixel ativo que pode fazer detecção de luz e processamento de imagem no sensor.
“A partir daí, colocamos os sensores em uma matriz”, disse Jayachandran. “Existem 900 pixels em uma matriz de nove milímetros quadrados que desenvolvemos e cada pixel tem cerca de 100 micrômetros. Eles são muito mais sensíveis à luz do que os sensores CMOS atuais, portanto, não requerem nenhum circuito adicional ou uso de energia. Portanto, cada pixel requer muito menos energia para operar, e isso significaria uma câmera de celular melhor que usa muito menos bateria.”
A faixa dinâmica e o processamento de imagem permitiriam aos usuários tirar fotos nítidas em uma variedade de condições adversas para a fotografia, de acordo com Das.
“Por exemplo, você pode tirar fotos mais nítidas de amigos ao ar livre à noite ou em um dia chuvoso ou nublado”, disse Das. “A câmera poderia remover ruídos para limpar a névoa e a faixa dinâmica permitiria, digamos, uma foto noturna de um amigo com estrelas ao fundo.”
Das observou que as três principais instalações do Instituto de Pesquisa de Materiais foram fundamentais na criação e teste do material.
“Os materiais 2D que usamos para os experimentos foram cultivados nas instalações do Two-Dimensional Crystal Consortium em Penn State, que é uma instalação da National Science Foundation Materials Innovation Platform (MIP), a caracterização do material foi feita no Laboratório de Caracterização de Materiais e também usamos as salas limpas do Laboratório de Nanofabricação”, disse Das. “Ter acesso fácil a essas instalações no campus desempenhou um papel importante no sucesso desta pesquisa.”
Além de habilitar uma câmera de telefone de alta qualidade no futuro, a equipe também prevê que sua tecnologia de sensor aprimorada possa ter outras aplicações. Isso incluiria melhores sensores de luz para aplicativos da Internet das Coisas e da Indústria 4.0. Indústria 4.0 é o termo para um movimento crescente que combina práticas tradicionais da indústria e tecnologia digital de ponta, como a Internet das Coisas, armazenamento de dados em nuvem e inteligência artificial/aprendizado de máquina. O objetivo é melhorar a fabricação desenvolvendo processos e práticas mais eficientes por meio de automação inteligente, e os sensores são fundamentais.
“Sensores que podem ver através de máquinas durante a operação e identificar defeitos são muito importantes na IoT”, disse Dodda. “Os sensores convencionais consomem muita energia, o que é um problema, mas desenvolvemos um sensor extremamente eficiente em termos de energia que permite um melhor aprendizado de máquina etc. e economiza muito em custos de energia.”
Junto com Das, Dodda e Jayachandran, outros autores do estudo incluem da Penn State Andrew Pannone, Nicholas Trainor, Sergei Stepanoff, Megan Steves, Shiva Subbulakshmi Radhakrishnan, Saiphaneendra Bachu, Claudio Ordonez, Jeffrey Shallenberger, Joan Redwing, Kenneth Knappenberger e Douglas Wolfe .
O trabalho foi apoiado pelo Departamento de Defesa e pela National Science Foundation.
.
