Los ingenieros disponen de antenas electromagnéticas capaces de detectar y registrar prácticamente cada longitud de onda. Esto les permite crear imágenes exóticas del mundo en las frecuencias de radio, microondas, infrarrojo, visible y rayos X.

Pero en todo este espectro hay un punto ciego. La tecnología todavía lucha para detectar la radiación con una longitud de onda de entre un milímetro y 0,3 milímetros, con una frecuencia entorno a un terahercio (THz, conocida como radiación de terahercio o radiación milimétrica). Los aparatos capaces detectar dicha radiación son muy grandes y caros, y las imágenes resultantes no son buenas. De ahí sale el "punto ciego", que los ingenieros han bautizado como la brecha del terahercio. Se necesita desesperadamente una mejor forma de capturar estas longitudes de onda, sobre todo si queremos obtener una nueva ventana al universo. 

Para lograrlo, el investigador de la Universidad de Münster (Alemania) Martin Burger y algunos colegas acaban de describir una nueva y revolucionaria técnica de imágenes diseñada para acceder más fácilmente a esta parte del espectro electromagnético. Se trata de la detección por compresión, una técnica que probablemente cambiará nuestra forma de ver  el mundo y el universo de más allá.

En primer lugar, algunos antecedentes. Las ondas de terahercio atraviesan la ropa pero no, la piel o el metal. Si nuestros ojos pudieran captarlas, veríamos a la gente desnuda y decorada con llaves y monedas, y quizás también con cuchillos y pistolas. Así que este tipo de imagen tiene importantes aplicaciones de seguridad, por no mencionar el tema de la privacidad.

Las frecuencias de terahercios son difíciles de detectar porque se encuentran en el espectro electromagnético entre las microondas y la luz infrarroja, y existe una diferencia importante en la forma de detectar estos tipos de radiación. Las microondas, como las ondas de radio, se producen al acelerar una carga de ida y vuelta a la frecuencia requerida, en este caso, hasta aproximadamente 300 gigahercios. La detección de microondas usa el mismo proceso a la inversa.

En cambio, las ondas infrarrojas, como la luz, se crean cuando un electrón presente en un material adecuado salta entre dos niveles electrónicos. Esto genera luz infrarroja cuando la energía requerida para realizar el salto es equivalente a la energía de un fotón infrarrojo. El mismo proceso a la inversa también puede detectar los fotones infrarrojos.

Crear y detectar las ondas de terahercios es difícil porque se encuentran en el medio, en un espacio en el que ninguna técnica funciona especialmente bien. Es difícil acelerar las cargas en las frecuencias de terahercios. Y es difícil encontrar materiales con la banda requerida para crear fotones de terahercios, y los que podrían servir a menudo se tienen que enfriar a temperaturas criogénicas. Esa es la razón por la cual los detectores de terahercios tienden a ser voluminosos, caros y difíciles de manejar.

Pero Burger y sus compañeros afirman que la detección por compresión podría ayudar. En los últimos años, esta técnica ha revolucionado el mundo de las imágenes porque permite que un solo píxel grabe imágenes de alta resolución, incluso en 3D.

La técnica funciona mediante la aleatorización de la luz reflejada de una escena y su posterior grabación mediante un único píxel. La aleatorización se puede realizar de varias maneras, uno de los métodos más comunes consiste en hacer pasar la luz a través de una matriz digital llamada modulador de luz espacial que muestra un patrón aleatorio de píxeles transparentes y opacos. Luego se repite el proceso de la aleatorización y se vuelve a grabar el campo de luz. Todo el proceso debe repetirse muchas veces para generar muchos puntos de datos.

Al principio es difícil ver cómo esto puede producir una imagen; al fin y al cabo, el campo de luz es aleatorio. Pero los puntos de datos no son completamente aleatorios. De hecho, cada punto de datos está correlacionado con todos los demás porque todos proceden de la misma fuente: la escena original. Entonces, si se detecta esta correlación, es posible recrear la imagen original.

Resulta que los informáticos tienen una variedad de algoritmos capaces de hacer este tipo de cálculo numérico. El resultado es una imagen con una resolución que depende de la cantidad de puntos de datos registrados por el píxel. Cuantos más datos, mayor resolución.

Eso tiene una aplicación inmediata en la obtención de imágenes de terahercios. Hasta ahora, la única forma de crear una imagen 2D era mediante una serie de detectores de terahercios o a través del escaneo de un solo detector de un lado a otro para mapear el campo de luz. Pero ninguna de las dos técnicas resulta satisfactoria debido al gran tamaño de los detectores de terahercios.

La detección por compresión ofrece una alternativa: usar un solo detector de terahercios para grabar múltiples puntos de datos a través de un modulador de luz espacial que aleatoriza la luz de terahercios. Eso funciona bien para la luz visible e infrarroja, y varios grupos han empezado a practicarlo con éxito. Pero, la luz de terahercios impone algunas complejidades adicionales. Por ejemplo, como las ondas de terahercios son dos o tres órdenes de magnitud más grandes que las ondas ópticas, difractan más fácilmente. Este y otros efectos crean distorsiones que hacen que la reconstrucción de la imagen sea mucho más difícil. El trabajo de Burger y sus colegas se ha centrado en la reconstrucción de las imágenes.

Sus resultados son impresionantes. El equipo muestra cómo varias técnicas pueden mejorar significativamente la calidad de las imágenes resultantes. "El enfoque de detección por compresión basado en imágenes de un solo píxel tiene un gran potencial para disminuir el tiempo de medición y el esfuerzo en las imágenes de THz", asegura su investigación.

No obstante, existen más retos por delante. Uno de los problemas consiste en tratar con imágenes hechas de más de una frecuencia de terahercios. Este tipo de análisis es especialmente importante porque ofrece información espectroscópica sobre la composición química del sujeto en la imagen, por ejemplo, si un polvo cristalino es harina o algún tipo de droga. 

Esto requiere diferentes tipos de máscara. Por lo tanto, el próximo desafío consistirá en encontrar la mejor forma de crear una imagen hiperespectral con el menor número de máscaras. Burger y sus compañeros son optimistas y creen que la detección por compresión ofrecerá rápidos avances para cerrar por fin la brecha de los  terahercios.

Ref: arxiv.org/abs/1903.08893: Reconstruction Methods in THz Single-Pixel Imaging