Une caméra neuromorphique voit à travers le brouillard
Des chercheurs de l'École d'ingénierie de l'Université Brown ont mis au point un système d'imagerie inspiré du cerveau humain capable de détecter et de reconstituer des objets en mouvement à travers des milieux hautement diffusants comme le brouillard dense ou l'eau trouble. Cette avancée, publiée en 2026 dans la revue Advanced Science, combine un capteur de vision dynamique et un réseau neuronal à impulsions pour surmonter les limites des caméras traditionnelles dans des conditions de visibilité réduite. Le système s'inspire du fonctionnement de la rétine humaine. Au lieu de capturer des images complètes en continu, le capteur utilisé enregistre uniquement les variations d'intensité lumineuse au niveau de chaque pixel. Lorsqu'un objet bouge, il émet des impulsions électriques synchronisées, ignorant ainsi le brouillard ou la turbidité ambiante qui change lentement. Ces signaux sont ensuite traités par un modèle informatique neuronal imitant le cortex visuel. Grâce à un traitement basé sur des impulsions disperses, le réseau reconstruit en quelques fractions de seconde la silhouette et la trajectoire de l'objet masqué, sans surconsommer de ressources. Lors d'essais en laboratoire, le dispositif a atteint un score de similarité structurelle allant jusqu'à 96 %, permettant de distinguer des caractères alphanumériques mobiles et des silhouettes d'oiseaux à travers un brouillard artificiel ou un bassin d'eau trouble. Là où les capteurs conventionnels échouent, ce système parvient à extraire l'information pertinente en exploitant également le proche infrarouge, une longueur d'onde invisible à l'œil nu. Par ailleurs, l'architecture se distingue par son efficacité énergétique exceptionnelle. Le capteur consomme seulement quelques dizaines de milliwatts, tandis que le traitement neuronal évite les calculs inutiles sur des images statiques ou bruitées. Malgré ses performances prometteuses, la technologie présente encore des limites. Elle nécessite impérativement un mouvement relatif entre la cible et le capteur pour fonctionner et se limite actuellement à la restitution de silhouettes plutôt qu'à des images en niveaux de gris. Sa sensibilité diminue également dans des conditions de faible éclairement. Les équipes de recherche travaillent désormais sur l'intégration d'un amplificateur de lumière pour améliorer les performances en basse luminosité, ainsi que sur des méthodes de résolution en profondeur visant à étendre l'approche aux objets en trois dimensions. Les perspectives d'application sont nombreuses. Ce système pourrait renforcer la sécurité des véhicules autonomes en améliorant leur perception dans le brouillard ou la pluie, faciliter les missions de sauvetage par drone lors de tempêtes ou d'incendies, et optimiser la navigation sous-marine ou l'imagerie médicale. En repoussant les frontières de la perception visuelle artificielle, cette innovation offre une nouvelle voie pour sécuriser les technologies autonomes et élargir les capacités d'observation dans des environnements hostiles.
