В большинстве датчиков изображений сенсоры, чувствительные к разным цветам, расположены бок о бок, образуя чередующуюся мозаику. Такая схема расположения имеет серьёзные недостатки. Каждый индивидуальный сенсор мозаики улавливает только малую часть падающего света, а кроме того, композитный пиксель состоит из нескольких субпикселей, то есть его размеры неизбежно в несколько раз больше той детализации, которая доступна в рамках существующих технологий.

В конце прошлого века были созданы первые датчики, использующие альтернативную схему. Они состояли из трёх слоёв кремния, каждый из которых поглощал только один из цветов.

Однако такие коммерческие устройства не получили большого распространения. Инженерам не удалось добиться полной прозрачности каждого отдельного слоя для двух других цветов. Часть зеленых и красных лучей поглощались в слое, чувствительном к синей части спектра, из-за чего страдала цветопередача и светочувствительность оказалась даже ниже, чем у обычных датчиков.

Обойти эти проблемы удалось только сейчас: группа исследователей из Empa и ETH Zurich под руководством Максима Коваленко разработала прототип пикселя, который состоит из трёх типов перовскита.

Этот материал в зависимости от его состава может обеспечивать высокую спектральную селективность поглощения света. Спектры поглощения для всех слоёв практически не пересекаются, благодаря чему достигается гораздо более точное определение цвета, чем это позволяет кремниевый сенсор.

Авторы смогли с помощью своего прототипа воспроизвести одно- и двумерные изображения с чрезвычайно высокой достоверностью цветопередачи.

При изготовлении перовскитного пикселя использовался сравнительно дешёвый технологический процесс. По мнению авторов, существующие технологии вполне позволяют за один этап получать целый массив, состоящий из таких пикселей.

Кроме того, применение перовскитов имеет ещё один плюс: коэффициент поглощения в этих материалах намного выше, чем в кремнии, слои можно делать гораздо тоньше, что, в свою очередь, позволяет уменьшить размер пикселя. Это некритично для обычной фотографии, но в других приложениях, например, в спектроскопии, позволяет улучшить пространственное разрешение.