El auge de los sensores de imagen impulsa el crecimiento en la industria de los semiconductores

El sector de los semiconductores experimenta un crecimiento acelerado, en gran medida impulsado por el auge de los sensores de imagen. Se prevé que la tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) para los próximos cinco años alcance aproximadamente el 15 %, lo que refleja el sólido y constante rendimiento de la industria.

Las fábricas de semiconductores existentes se transforman en plantas de producción de sensores de imagen CMOS (CIS) para satisfacer la creciente demanda de estos sensores y respaldar aún más este floreciente mercado valorado en 25.000 millones de euros. Este crecimiento continuo es promovido por un campo emergente de gran importancia: la visión artificial.

La visión artificial: el futuro de la percepción de las máquinas

La visión artificial es una disciplina multidisciplinaria centrada en equipar a las máquinas con la capacidad de comprender la información visual recopilada de su entorno. Esencialmente, la visión artificial tiene como objetivo dotar a los sistemas semiautónomos y totalmente autónomos con la capacidad de discernir y extraer información significativa de imágenes y videos, de manera similar a como lo hacen los humanos con su percepción visual.

Los sensores de imagen, los "ojos" de las máquinas, desempeñan un papel crucial en la captura de datos visuales que luego son interpretados por algoritmos, el "cerebro" de las máquinas. Estos algoritmos emplean una variedad de técnicas y metodologías que abarcan el procesamiento de imágenes, el reconocimiento de patrones, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.

La rápida evolución de la inteligencia artificial (IA) y su integración con la próxima generación de sensores de imagen permitirán a las máquinas comprender mejor el mundo que las rodea, abriendo paso a innumerables casos de uso y aplicaciones.

Aplicaciones de la visión artificial: transformando diversas industrias

Las aplicaciones de la visión artificial abarcan diversas industrias, impulsando soluciones innovadoras y mejorando las capacidades de las máquinas. En el ámbito de la Industria 4.0, sectores como la agricultura, la seguridad, el comercio minorista, la gestión de almacenes y las instalaciones de producción se benefician de estas tecnologías de vanguardia.

Simultáneamente, en la electrónica de consumo, la visión artificial dota a los dispositivos de funcionalidades novedosas, llevándonos a la era de la realidad extendida. En el sector automotriz, facilita el desarrollo de sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) y vehículos autónomos, permitiéndoles percibir e interpretar con precisión su entorno, contribuyendo así a sistemas de transporte más seguros y eficientes.

Además, en la atención médica, la visión artificial juega un papel fundamental en el análisis de imágenes médicas, la detección de enfermedades y el monitoreo de la salud, promoviendo resultados más seguros y saludables para los usuarios.

Superando los límites de los sensores de imagen tradicionales

Inicialmente, las tareas de visión artificial dependían en gran medida de los sensores de imagen CMOS estándar de silicio (Si-CMOS), diseñados principalmente para ofrecer imágenes de alta fidelidad para pantallas digitales o formatos impresos, capturando solo luz visible. Sin embargo, estos sensores pronto revelaron limitaciones para liberar completamente el potencial de las máquinas autónomas e inteligentes.

De hecho, los sensores Si-CMOS convencionales enfrentan desafíos cuando se implementan en entornos exteriores, especialmente en escenarios de sistemas de iluminación activa que enfrentan una alta luz de fondo proveniente del sol. Además, hay situaciones en las que la detección de luz visible no proporciona los datos necesarios para tareas de visión artificial precisas y confiables.

En condiciones de luz desafiantes, como durante la noche o en entornos con poca luz, la detección de luz visible tiene dificultades para capturar imágenes claras y detalladas. De manera similar, las condiciones climáticas adversas como la niebla, el humo o la lluvia intensa pueden dispersar y absorber la luz visible, lo que reduce la visibilidad y obstaculiza el rendimiento de la visión artificial.

Además, dado que los sensores Si-CMOS exhiben sensibilidad principalmente en el espectro visible, ciertos objetos presentan desafíos para la clasificación o el análisis, ya que gran parte de la información relevante permanece oculta en esas longitudes de onda.

En tales casos, la información complementaria proporcionada por tecnologías de detección no visible se vuelve crucial para completar el rompecabezas de datos para los algoritmos de visión artificial.

El futuro de los sensores de imagen: visión más allá de lo visible

Estos desafíos pueden superarse y las máquinas pueden volverse más confiables, seguras e inteligentes al mejorar sus capacidades de visión mediante la captura de longitudes de onda adicionales más allá de las visibles. Este avance se puede lograr mediante sensores de imagen capaces de capturar luz en el infrarrojo cercano (NIR, 700-1000 nm), infrarrojo de onda corta (SWIR, 1000-2500 nm) e infrarrojo de onda media (MWIR, 2500-8000 nm).

Reconociendo los beneficios que traería la imagen avanzada, las instituciones públicas y las empresas privadas de todo el mundo han estado trabajando incansablemente para superar sus límites, explorando nuevos materiales y tecnologías de detectores para ampliar su integración en aplicaciones de mercado masivo y en la sociedad en general.

Se espera que las inversiones en infraestructura y en un ecosistema más amplio, que se diferencien de los actores establecidos como Asia o Estados Unidos y que desarrollen una sólida y profunda experiencia en un espacio de aplicación emergente, sean clave para separar a los ganadores de los perdedores en la carrera actual de semiconductores.