Invisibilità. Un nuovo studio del MIT ha messo in luce che i limiti della vista umana potranno essere aggirati e, in un certo senso, superati: se non rendendo invisibile il visibile, come nella fantasia di Wells, almeno spostando più in avanti la soglia di visibilità.
Il concetto di invisibilità ha da sempre stuzzicato la fantasia di scrittori e registi, fin dal lontano 1933, anno in cui James Whale girò The Invisible Man (L’uomo invisibile), prendendo spunto dal romanzo di H.G. Wells, tra i padri della fantascienza, datato 1897. Forse tale fascino si basa anche sul fatto che sfidare le leggi della visibilità significa anche sfidare uno dei limiti umani che sembrano invalicabili: un limite di natura percettiva che distingue nettamente i fenomeni di cui è possibile avere esperienza visiva da tutti gli altri.
Il software prodotto all’interno del Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) del prestigioso istituto che ha sede a Boston consente infatti, amplificando le variazioni tra frame successivi di un video, di "vedere" il pulsare della circolazione sanguigna nel polso di un uomo, così come le vibrazioni delle singole corde di una chitarra o il respiro di un neonato, ancora in fasce, in una unità di terapia intensiva neonatale.
Il sistema somiglia per certi versi all'equalizzatore in un sistema audio stereo, che amplifica alcune frequenze tagliandone fuori altre: la differenza sostanziale è che la frequenza di riferimento rappresenta in questo caso le variazioni di colore in una sequenza di fotogrammi video e non una componente di un segnale audio. Il prototipo del software, in grado di funzionare in real-time, consente all'utente di specificare la gamma di frequenza di interesse e il grado di amplificazione. Vengono mostrati sia il video originale che la versione modificata dal software stesso.
Sebbene la tecnica sia più adatta all’analisi di fenomeni che si ripetono a intervalli regolari, come ad esempio il battito di un cuore o il ritmico gonfiarsi dei polmoni, se la gamma di frequenze è abbastanza ampia, il sistema può amplificare anche cambiamenti che si verificano solo una volta. Così, per esempio, si potrebbero confrontare diverse immagini della stessa scena, permettendo all'utente di individuare modifiche che potrebbero passare altrimenti inosservate. In una serie di esperimenti, il sistema si è dimostrato in grado di amplificare notevolmente il movimento delle ombre in una scena che rappresenta una strada, fotografata solo due volte.
Anche Maneesh Agrawala, professore associato dell’università di Berkeley, si dichiara entusiasta dell’applicazione sviluppata dai colleghi del MIT: “Si tratta di un risultato fantastico. Questo approccio è al contempo più semplice e più efficace rispetto alle alternative attualmente esistenti”.
Damiano Verda