Công nghệ camera pCUP mới được phát triển bởi Viện Công nghệ California, Mỹ (Caltech) cho khả năng ghi lại những vật thể vô hình.

Cách đây một năm, Giáo sư Lihong Wang của Caltech đã tạo ra chiếc camera nhanh nhất thế giới với khả năng chụp tới 10 nghìn tỷ bức ảnh mỗi giây, nhanh đến mức có thể bắt được chuyển động của ánh sáng ở tốc độ chậm. Tuy nhiên, thiết bị không thể chụp những thứ mà nó không nhìn thấy.

Để đạt được điều này, Wang cùng các đồng nghiệp đã tiếp tục phát triển một chiếc camera mới, sử dụng công nghệ chụp ảnh cực nhanh (pCUP), cho phép chụp ảnh và quay phim các vật thể “vô hình” như sóng xung kích hay thậm chí là những tín hiệu truyền qua tế bào thần kinh ở tốc độ 1.000 tỷ khung hình trên giây.

Hệ thống camera mới kết hợp công nghệ chụp ảnh tốc độ cao đã được phát triển trước đó với một kính hiển vi phản pha – thiết bị hoạt động bằng cách ghi lại sự thay đổi tốc độ của sóng ánh sáng khi di chuyển qua các vật liệu khác nhau. Ví dụ, một chùm sáng khi chiếu vào mảnh kính sẽ di chuyển chậm đi, nhưng sau đó sẽ tăng tốc trở lại khi thoát ra ngoài. Với một số thủ thật quang học, kính (mặc dù là vật liệu trong suốt) sẽ giúp sóng ánh sáng trở nên dễ quan sát hơn.

“Những gì chúng tôi làm là điều chỉnh kính hiển vi phản pha tiêu chuẩn để nó cung cấp hình ảnh hiệu quả hơn, cho phép ghi lại hiện tượng diễn ra với tốc độ cực nhanh trong vật thể trong suốt”, Wang giải thích.

Trong báo cáo được công bố trên tạp chí Science Advances hôm 17/1, nhóm nghiên cứu đã chứng minh khả năng của công nghệ pCUP bằng cách ghi lại sự lan truyền của sóng xung kích trong môi trường nước và xung laser trong vật liệu tinh thể.

'Siêu camera' chụp 1.000 tỷ khung hình trên giây

‘Siêu camera’ chụp 1.000 tỷ khung hình trên giây

Một xung laser truyền qua tinh thể trong suốt được ghi lại bằng công nghệ pCUP ở tốc độ chậm. Video: Caltech.

Mặc dù mới ở giai đoạn đầu phát triển, Wang hy vọng nghiên cứu cuối cùng có thể ứng dụng vào nhiều lĩnh vực bao gồm vật lý, sinh học và hóa học. “Các tín hiệu khi truyền qua một tế bào thần kinh sẽ khiến nó giãn nở. Nếu có một mạng lưới các neuron, chúng ta có thể thấy sự giao tiếp giữa chúng trong thời gian thực”, Wang ví dụ. 

Đoàn Dương (Theo Caltech)