Un equipo del KAIST, en colaboración con la Universidad Nacional de Singapur y la Universidad de Gestión de Singapur, ha desarrollado SweepLED, una tecnología basada en smartphone que identifica cámaras ocultas en lugares como hoteles o baños. El sistema combina un dispositivo LED de unos 10.000 wones coreanos (aproximadamente 7 dólares) acoplado al teléfono con un modelo de inteligencia artificial que analiza los patrones de reflexión de la luz para distinguir lentes de cámaras de otros objetos brillantes.
Los detectores portátiles existentes obligan al usuario a localizar manualmente puntos de luz reflejados por las lentes, lo que genera errores al confundir reflejos en metales, cristales o plásticos. El nuevo método mantiene fija la cámara del smartphone mientras el LED cambia de dirección de forma continua, registrando cómo varía el reflejo en la superficie de los objetos. Mientras los objetos pulidos convencionales desplazan o pierden el reflejo según el ángulo de iluminación, las lentes de cámara muestran un patrón característico debido a su estructura interna de múltiples lentes, aperturas y sensores.
Un modelo de deep learning analiza la posición y forma de esas reflexiones variables para determinar si proceden de una cámara. En pruebas con 30 objetos habituales en espacios cotidianos (cargadores, relojes despertadores, mandos a distancia o adornos), la tecnología alcanzó un 94 % de precisión, con cada inspección por debajo de los cinco segundos.
Los resultados se presentaron el pasado junio en la conferencia internacional de computación móvil ACM MobiSys 2026. El profesor Han Jun, investigador principal, afirmó que la combinación de hardware económico y análisis con IA demuestra el potencial de una herramienta de detección accesible para usuarios sin conocimientos técnicos.