🔬 Un equipo de la Universidad de Nanjing presentó LightTok, un sensor 2D que transforma la luz que recibe en los «tokens» que leen los modelos de IA, sin pasos intermedios. En pruebas de reconocimiento de imágenes acertó el 87,3 % de las veces y gastó diez veces menos energía. El trabajo salió el 19 de agosto en Nature Sensors.
En un sensor convencional, ver cuesta cinco pasos. El chip capta la señal, un conversor analógico-digital la vuelve píxeles, el dato se guarda y luego viaja a otro chip, que trocea la imagen en cuadraditos y convierte cada uno en un token. Un estudio muy citado calculó que ese conversor consume el 66 % de la energía del sensor. Si el procesado se va a la nube, el gasto sube todavía más.
LightTok junta esos cinco pasos en uno: cada píxel detecta, recuerda y calcula. Lo logra con fototransistores de puerta flotante hechos con una sola capa de disulfuro de molibdeno, un material 2D que responde bien a la luz y crece en láminas de un átomo de grosor. El fototransistor convierte los fotones en corriente eléctrica; la puerta flotante atrapa esa carga y la retiene cuando la luz ya no está. «El chip elimina el movimiento de datos, la principal fuente de desperdicio energético», resumió Liang Shi-Jun, profesor de física en Nanjing, a la agencia Xinhua. «Entra luz, salen tokens».
«Estos tokens contienen la información completa de la imagen», añadió Miao Feng, director del Instituto de Inteligencia Inspirada en el Cerebro de la misma universidad. Su apuesta pasa por escalar el diseño con CMOS, el mismo proceso que fabrica los chips de teléfonos y portátiles.
✅ Si el sensor gasta menos, el robot vuela más: un dron que rastrea una zona de desastre podría alargar su autonomía porque ver le cuesta menos batería. Los límites son grandes. La resolución máxima es de 32 por 32 píxeles, muy por debajo de la cámara de cualquier teléfono, y hablamos de un único estudio sin réplica ni escalado. Kumar Sokka, director de Acre Security y ajeno al trabajo, lo describió como una «demostración a pequeña escala»: la dirección importa, pero «no cura todo el problema».
