Le secret de cette avancée réside dans un détecteur de photons ultra-sensible : un détecteur à nanofil supraconducteur (SNSPD), développé par des chercheurs du MIT et du Jet Propulsion Laboratory de la NASA. Ce capteur permet de détecter des photons uniques, ce qui rend possible l’utilisation de lasers de faible puissance, y compris des lasers sans danger pour les yeux.
Ce laser voit très loin
« Notre système utilise un détecteur environ deux fois plus efficace que ceux déployés dans d’autres systèmes LiDAR et offre une précision temporelle au moins dix fois meilleure », explique Aongus McCarthy, chercheur à l’Université Heriot-Watt au Royaume-Uni. Concrètement, cela signifie que le système peut capter plus de photons diffusés par l’objet ciblé et ainsi obtenir une résolution spatiale beaucoup plus fine.
Lors des tests réalisés sur le campus de l’Université Heriot-Watt, les chercheurs ont pu capturer l’image 3D d’un visage humain à 325 mètres avec une précision impressionnante. À cette distance, le système est capable de distinguer des surfaces espacées d’un millimètre. C’est à peu près la taille d’une mine de crayon !
Un tel niveau de précision ouvre la porte à de nombreux usages. En sécurité et surveillance, le système pourrait permettre d’obtenir des images détaillées même à travers des obstacles comme la fumée, le brouillard ou un réseau de camouflage. Cela pourrait être utile dans des opérations de recherche et sauvetage, mais aussi pour des applications militaires.
Mais ce n’est pas tout. Cette technologie pourrait également servir à surveiller l’évolution de structures comme des bâtiments ou des falaises, en analysant les moindres déplacements susceptibles d’indiquer un risque d’éboulement. Autre possibilité : l’identification d’objets à distance, sans contact direct, ce qui pourrait être utile dans le domaine industriel ou scientifique.
Les chercheurs comptent maintenant tester leur système à des distances encore plus grandes, jusqu’à 10 km, et explorer la capacité du LiDAR à fonctionner dans des environnements encore plus complexes. En parallèle, ils travaillent sur des méthodes de calcul avancées pour accélérer l’analyse des données et permettre l’imagerie en temps réel.
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