Científicos anuncian la primera cámara de vídeo que muestra cómo ven el color los animales

Acaban de inventar una tecnología que nos permitirá mirar a través de los ojos de un animal mejor que nunca. Alucinante.

Un equipo de investigadores del Reino Unido y Estados Unidos acaba de anunciar la creación de una cámara de vídeo muy especial. Se trata de un sistema único con la capacidad de grabar con precisión fotografías y vídeos percibidos por animales. Una tecnología que combina hardware y software para producir imágenes y vídeos que representan con precisión los colores que ven todo tipo de criaturas.

Tal y como explican en el estudio recientemente publicado en PLOS Biology, han desarrollado una técnica, la más versátil y dinámica para traducir la visión del color de un animal a nuestros ojos. Una tecnología destinada a funcionar combinando métodos de fotografía existentes con hardware y software novedosos. Según han explicado sobre su funcionamiento:

El sistema funciona dividiendo la luz entre dos cámaras, donde una cámara es sensible a la luz ultravioleta mientras que la otra es sensible a la luz visible. Esta separación de la luz ultravioleta de la visible se logra con una pieza de vidrio óptico, llamada divisor de haz. Este componente óptico refleja la luz ultravioleta en forma de espejo, pero permite que la luz visible pase a través de la misma manera que lo hace el vidrio transparente. De esta manera, el sistema puede capturar luz simultáneamente desde cuatro regiones de longitud de onda distintas: ultravioleta, azul, verde y roja.

A partir de este punto, el trabajo cuenta que es el momento del software para transformar los datos recibidos de las cámaras en “unidades de percepción” que corresponden a la sensibilidad conocida de los fotorreceptores de un animal. Luego, se pueden crear imágenes o, por primera vez, vídeos en movimiento increíblemente precisos de los colores que los animales ven en el mundo.

Como ejemplo, en el trabajo se expone que compararon sus resultados con la espectrofotometría, el método estándar para imágenes en colores falsos, y descubrieron que su sistema tenía una precisión de entre el 92 y el 99 por ciento.

Lo que han hecho es basarse en la fotografía multiespectral para visualizar el espectro de luz. Dicho proceso implica tomar una serie de fotografías en rangos de longitud de onda más allá de las fotos visibles para los humanos, generalmente usando una cámara sensible a la luz de banda ancha y a través de una sucesión de filtros de paso de banda estrecha.

Únicamente un “pero” al sistema, ya que aunque proporciona resultados de color bastante precisos, las imágenes multiespectrales sólo funcionan en objetos fijos y no permiten ver señales temporales de animales. Según los autores:

La idea de grabar en UV existe desde hace mucho tiempo, pero ha habido relativamente pocos intentos debido a las dificultades técnicas que implica. ¡Curiosamente, el primer vídeo UV publicado es de 1969! Nuestro nuevo enfoque proporciona un valioso grado de precisión científica que permite que nuestros vídeos se utilicen con fines científicos.

Entre las múltiples opciones que se abren con el logro, los investigadores explican que la tecnología creada podrá brindar a ecologistas y cineastas de documentales sobre la naturaleza la capacidad de registrar con precisión los colores en movimiento percibidos por los animales. En concreto, “nuestros códigos Python transforman fotografías o vídeos en unidades perceptibles (capturas cuánticas) para animales con una sensibilidad de fotorreceptores conocida”, cuenta el estudio.

De hecho, National Geographic Society proporcionó parte de los fondos para la investigación, por lo que es más que posible que las futuras películas de Nat Geo utilicen dicha tecnología.

Por cierto, los investigadores también han revelado que utilizaron cámaras y hardware disponibles comercialmente, y dejaron el código abierto disponible al público para alentar a la comunidad a continuar mejorando su trabajo. Los interesados pueden acudir y descargar el software (video2vision) desde el repositorio de PyPI o desde GitHub.

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Fuente: ludd