Los teléfonos celulares podrán convertirse en
sensores capaces de detectar virus y otros objetos minúsculos mediante una poderosa linterna-chip fabricada a
nanoescala. Todos los materiales interactúan con la luz de manera diferente, un
análisis de la radiación resultante proporciona una especie
de "huella digital", máxime si
se hacen incidir varias longitudes de
onda de forma de lograrse una imagen detallada y específica.
En dos artículos recientes Nature Scientific Reports, un equipo de
investigación del MIT describe su
enfoque para diseñar linternas en chip con una variedad de características de
haz de radiación e informan sobre la construcción y prueba exitosa de un
prototipo.
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| Esquema de tres nano linternas diferentes. Crédito: Robin Singh, MIT |
El dispositivo lo crearon utilizando tecnologías de fabricación
existentes familiares para la industria de la microelectrónica, por lo que podría
implementarse a escala masiva con costos menores. Robin Singh
y sus colegas crearon su diseño general a través del modelado computacional. Este
incluyó enfoques convencionales basados en la física involucrada en la
propagación y manipulación de la luz y técnicas de aprendizaje automático en
las que se enseña a la computadora a predecir soluciones potenciales usando
grandes cantidades de datos. Los investigadores utilizaron ese diseño para
crear una linterna específica en la que los rayos de luz son perfectamente
paralelos entre sí. Los haces colimados (paralelos) son clave para algunos
tipos de sensores. La linterna general involucró unas 500 estructuras
rectangulares a nanoescala de diferentes dimensiones que el modelado predijo como
óptimas para producir un haz colimado. Las nanoestructuras de diferentes
dimensiones dan lugar a diferentes tipos de haces que a su vez son clave para las
aplicaciones. El enfoque de
un amplio frente de radiación concentrado en un solo punto también podría usarse
para crear una variedad de otras nano linternas con características específicas
para otras aplicaciones.
Lecturas complementarias: Design of optical meta-structures with applications to beam engineering using deep learning - Inverse design of photonic meta-structure for beam collimation in on-chip sensing
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