Los científicos del Instituto Tecnológico de Tokio (Tokyo Tech) han diseñado un novedoso conjunto de transceptores de retransmisión inalámbrica de 256 elementos para una comunicación 5G sin línea de visión, que presenta una transmisión de energía inalámbrica eficiente y una eficiencia de conversión de alta potencia. El diseño innovador puede mejorar la cobertura de la red 5G incluso en lugares con enlaces bloqueados, mejorando la flexibilidad y el área de cobertura, al tiempo que hace más accesible la comunicación de alta velocidad y baja latencia.
El diseño del transceptor propuesto permite una alta eficiencia de conversión de energía y ganancia de conversión, mejorando la cobertura de la red 5G incluso en áreas con enlaces bloqueados.
La comunicación 5G por ondas milimétricas, que utiliza señales de radio de frecuencia extremadamente alta (24 a 100 GHz), es una tecnología prometedora para la comunicación inalámbrica de próxima generación, que presenta alta velocidad, baja latencia y gran capacidad de red. Sin embargo, las redes 5G actuales enfrentan dos desafíos clave: la baja relación señal-ruido (SNR), crucial para una buena comunicación; y el bloqueo del enlace, que se refiere a la interrupción de la señal entre el transmisor y el receptor debido a obstáculos, como edificios.
Para abordar estos problemas, los investigadores de Tokyo Tech diseñaron un novedoso transceptor de relé alimentado de forma inalámbrica para la comunicación 5G de onda milimétrica de 28 GHz. El diseño del transceptor propuesto permite una alta eficiencia de conversión de energía y ganancia de conversión, mejorando la cobertura de la red 5G incluso en áreas con enlaces bloqueados.
Diseño del transceptor de relé
El transceptor propuesto consta de 256 conjuntos de rectificadores con transferencia de energía inalámbrica (WPT) de 24 GHz. Estos conjuntos constan de circuitos integrados discretos, incluidos diodos de arseniuro de galio y baluns, que interconectan líneas de señal balanceadas y desequilibradas (bal-un), interruptores DPDT y circuitos integrados digitales.
En particular, el transceptor es capaz de transmitir datos y energía simultáneamente, convirtiendo la señal WPT de 24 GHz en corriente continua (CC) y facilitando la transmisión y recepción bidireccional de 28 GHz al mismo tiempo. La señal de 24 GHz se recibe en cada rectificador individualmente, mientras que la señal de 28 GHz se transmite y recibe mediante formación de haces. Ambas señales se pueden recibir desde la misma dirección o desde direcciones diferentes y la señal de 28 GHz se puede transmitir mediante retrorreflexión con la señal piloto de 24 GHz o en cualquier dirección.
La placa incluye diodos de arseniuro de galio, circuitos integrados balún, circuitos integrados de interruptor DPDT y circuitos integrados digitales. Este circuito genera CC a partir de una señal WPT de 24 GHz y convierte una señal RF de 28 GHz a una señal IF de 4 GHz simultáneamente.
Las pruebas revelaron que el transceptor propuesto puede alcanzar una eficiencia de conversión de energía del 54% y una ganancia de conversión de –19 dB, mayor que los transceptores convencionales, manteniendo al mismo tiempo la SNR en largas distancias.
Además, logra alrededor de 56 milivatios de generación de energía, que se puede aumentar aún más incrementando el número de matrices. Esto también puede mejorar la resolución de los haces de transmisión y recepción.
El fabricante de soluciones de pasarelas de comunicación e interfaces para la automatización de edificios Intesis ha desarrollado una nueva herramienta online para ayudar a los usuarios a determinar qué modelos de pasarelas permitirán integrar las unidades de HVAC de su proyecto en diferentes protocolos de automatización de edificios, como BACnet, KNX, Modbus, y en sistema de Home Automation basados en IP.
La herramienta online muestra todas las pasarelas de comunicación de Intesis compatibles con el sistema HVAC indicado.
Esta nueva herramienta es una versión mejorada y ampliada de su predecesora. Con ella ahora se podrá verificar qué pasarelas de Intesis son compatibles con las unidades de HVAC. Para ello, no solo se podrán utilizar los modelos de las unidades interiores y exteriores de aire acondicionado, sino también los de los mandos a distancia (cableados, infrarrojos o centralizados).
Su funcionamiento es sencillo, solo hay que escribir el modelo de aire acondicionado o mando a distancia en la barra del campo de búsqueda. La herramienta de compatibilidad de Intesis mostrará en el lado izquierdo la información que se ha introducido relacionada con el modelo de aire acondicionado, mientras que, en el lado derecho de la pantalla, se enumerarán todas las soluciones más adecuadas disponibles, ordenadas por protocolo de integración.
Selección de la pasarela de comunicación
El usuario solo tendrá que elegir cuál es la solución que mejor se adapta a sus necesidades según su proyecto. Haciendo clic en el modelo de la pasarela Intesis de su conveniencia, será redirigido a la página del producto, donde encontrará toda la información y herramientas técnicas relacionadas con la solución.
En caso de que el modelo de la unidad de aire acondicionado no se encuentre aún en la base de datos de Intesis, el usuario puede crearse una cuenta, y solicitar asistencia con el formulario online ubicado en la misma página de la herramienta. El equipo técnico de la compañía le ayudará.
Para mantener la vivienda con una temperatura confortable y reducir el consumo energético en los meses de verano, la compañía CHERUBINI ofrece su control inteligente de protección solar. Esta solución se compone de motores para persianas, aplicación móvil, gateway, dispositivos domóticos y mandos a distancia.
El control inteligente de protección solar se compone de motores para persianas, aplicación móvil, gateway, dispositivos domóticos y mandos a distancia.
La gama de motores para persiana con retorno total de la información ZRX utiliza la doble tecnología radio: CRC RX e Z-Wave. Gracias a la doble radio integrada, todos los motores de la gama ZRX muestran su estado actualizado sea cual sea el comando recibido, como vía cable a través de pulsador o interruptor, vía radio CRC RX a través del mando a distancia, vía red Z-Wave, vía aplicación, Google Home o Alexa.
Asimismo, los motores de la serie ZRX son compatibles con el ecosistema META, como la gateway METAHome, que recibe y gestiona los datos de los sensores y dispositivos en tiempo real incluso remotamente.
Gracias a METAHome de CHERUBINI, los usuarios tienen la posibilidad de monitorizar el estado de los toldos, las persianas, las luces y los cerramientos de la vivienda, al tiempo que pueden accionarlos a través de la aplicación móvil.
Control desde la aplicación META y los mandos a distancia
La aplicación META facilita la creación de un escenario personalizado, de manera remota o local. Además, la aplicación permite programar acciones automáticas y escenarios estructurados, activables con un simple gesto o desde los asistentes virtuales Alexa o Google Home.
CHERUBINI también cuenta con tres modelos de mando a distancia que facilitan el control inteligente de la protección solar. El primero de ellos, Giro, ofrece un accionamiento rotativo que envía los comandos de un modo más natural respecto a las típicas teclas.
Por su parte, el mando Pop ofrece la posibilidad de personalizar las tapas y las cuerdas en 6 colores, además de poder intercambiar fácilmente estas piezas. Por último, el mando Giro Wall es un mando a distancia monocanal para el accionamiento de un motor o grupo de motores.
La International Electrotechnical Commission (IEC) ha publicado el estándar Interfaces hombre-máquina (HMI), IEC 63303, para los sistemas de automatización de procesos, con el objetivo de abordar la filosofía, el diseño, la implementación, la operación y el mantenimiento de HMI para sistemas de automatización, incluidos múltiples procesos de trabajo.
El IEC 63303 se centra en el diseño de la interfaz gráfica de usuario y los criterios de rendimiento.
Una HMI es una pantalla de visualización, ya sea como parte de un dispositivo electrónico inteligente (IED) o como un dispositivo independiente, que presenta datos relevantes en un formato lógico, con el que el usuario interactúa. Una HMI normalmente presenta ventanas, iconos, menús y punteros, y también puede incluir un teclado para permitir el acceso y la interacción del usuario.
Las HMI se han vuelto omnipresentes en diversas industrias a medida que la automatización y la digitalización se apoderan de los procesos industriales. Por lo general, permiten a los operadores monitorizar y controlar las plantas de forma remota.
Diseño de la interfaz gráfica y criterios de rendimiento
El nuevo estándar internacional tiene aplicaciones horizontales en muchas industrias. IEC 63303 pretende ser genérico y se centra en el diseño de la interfaz gráfica de usuario y los criterios de rendimiento para garantizar que los operadores tengan el mejor conocimiento posible y conciencia de la situación del proceso que están supervisando.
Asimismo, otros departamentos técnicos pueden utilizar el estándar como base para la estandarización de su HMI. Se espera que el estándar sea utilizado por empresas que fabrican, implementan, diseñan o utilizan HMI en una amplia gama de procesos de fabricación.
Mediante la aplicación ABB-free@home Next y a través de los sensores Sky Niessen, la nueva solución ABB flexTronics de la compañía ABB permite controlar el hogar y/u oficina. De esta forma, los usuarios podrán gestionar las persianas e iluminación con conexión bluetooth y wireless, desde cualquier dispositivo móvil.
La solución ABB flexTronics utiliza los sensores Sky Niessen para controlar los dispositivos y el consumo de energía.
Esta solución es óptima para propietarios de viviendas que desean la flexibilidad de instalar tecnología inteligente en un espacio y quieren invertir en una solución preparada para el futuro. Se puede actualizar fácilmente al sistema domótico ABB-free@home de Niessen, integrando posteriormente un punto de acceso al sistema.
Según Juan Antonio Yanes, Product Business Developer Home and Building Automation de ABB, “ABB tiene una visión clara de cómo la tecnología innovadora puede crear espacios habitables más inteligentes y mejores experiencias de usuario. ABB flexTronics, junto con la serie Sky Niessen, es una manera fácil de mejorar cualquier espacio, que aumenta los niveles de comodidad, además de ayudar a los usuarios a gestionar el uso y consumo de energía, lo que respalda nuestra iniciativa Mission to Zero”.
Gestión de la energía en el hogar y oficina
ABB flexTronics está diseñado para ayudar a utilizar la energía donde y cuando se necesite. El consumo de energía se puede controlar fácilmente desde cualquier dispositivo móvil. Ofrece a los usuarios la libertad de controlar su espacio, permitiéndoles, por ejemplo, apagar las luces cuando la habitación está desocupada.
Para mayor flexibilidad, se pueden usar temporizadores para configurar las luces, para que se enciendan en momentos clave del día o de la noche, al tiempo que los usuarios pueden guardar escenas en el sensor, que moverá la persiana a una posición predefinida para evitar la luz del sol dependiendo de la época del año y, a su vez, ahorrar energía.
Para respaldar el lanzamiento, la aplicación ABB-free@home Next ha sido completamente rediseñada para ofrecer una funcionalidad mejorada, un mejor rendimiento y una mayor facilidad de uso.
La Biblioteca Pública de la Isla de Vancouver (VIRL) en Canadá ha implementado sensores especiales en los baños para ayudar a salvar vidas y apoyar al personal, los usuarios de la biblioteca y las comunidades mediante la monitorización de emergencias médicas, incluidas las intoxicaciones por medicamentos tóxicos.
Los sensores se han implementado en los baños de la biblioteca para garantizar la seguridad de las personas y agilizar la reacción del equipo de seguridad, médico y personal de la biblioteca.
En diciembre de 2023, se activaron 10 sensores de detección de movimiento en los baños de la sucursal de Nanaimo Harbourfront, que se consideraba una sucursal VIRL en riesgo. A raíz del éxito en Harbourfront, se han instalado sensores adicionales en otras sucursales de VIRL en Courtenay, Campbell River y Port Hardy.
Este proyecto, llamado Brave Branches, recibió una financiación de 50.000 dólares del programa de Subvenciones de Resiliencia y Seguridad de Island Health. Esa iniciativa ofrece subvenciones para proyectos que se centran en mejorar el bienestar mental, desarrollar la resiliencia de los jóvenes y mitigar los daños asociados con el suministro no regulado de drogas.
Los sensores controlan cuánto tiempo una persona ha estado en el baño y si se está moviendo o no. Si un ocupante no se ha movido durante un período de tiempo determinado, se envía una notificación por mensaje de texto a los socorristas designados, incluidos los guardias de seguridad y el personal de la biblioteca. A diferencia de otros sensores, estos dispositivos no buscan el movimiento sino la falta de él.
Los sensores facilitarán el trabajo del personal de la biblioteca al no tener que rastrear las entradas y salidas, ya que envían alertas automáticas para avisar de cualquier incidente.
Pruebas de sensores en otros espacios públicos
El año pasado, Island Health anunció pruebas de sensores similares que se llevarán a cabo en los baños de algunos de sus sitios, incluido el Hospital General Regional de Nanaimo y el Centro de Enfermería de Comox Valley y los sitios de salud mental y uso de sustancias en Courtenay. Desde entonces, también se han iniciado ensayos en el North Island Hospital, Campbell River & District y Campbell River MHSU Tyee Office, y el Eric Martin Pavilion (EMP) en Victoria.
De agosto a diciembre de 2023, hubo 407 controles de baños en esos sitios (excluyendo EMP) basados en alertas de sensores, y los pacientes respondieron para informar al personal que estaban bien. Ocurrieron cinco eventos importantes que provocaron que el personal respondiera a los pacientes en peligro.
Está previsto lanzar pronto más implementaciones de sensores de Island Health en la Unidad de Salud de Oceanside en Parksville, Salud Mental y Uso de Sustancias de Cowichan Valley, y el Servicio de Consumo Supervisado del Puerto y el Hospital Royal Jubilee en Victoria.
La Inteligencia Artificial de las Cosas (AIoT) es la evolución natural tanto de la inteligencia artificial como del IoT, porque son mutuamente beneficiosas. La inteligencia artificial (IA) aumenta el valor del IoT a través del aprendizaje automático al transformar los datos en información útil, mientras que el IoT aumenta el valor de la IA mediante la conectividad y el intercambio de datos. En base a esto, el proyecto europeo Intelligent Secure Trustable Things (InSecTT) ha trabajado para unificar el IoT y la inteligencia artificial, con el objetivo de crear soluciones inteligentes con conectividad, interoperabilidad, seguras y confiables de extremo a extremo.
El proyecto InSecTT ha unificado el IoT y la inteligencia artificial para generar soluciones inteligentes, interoperables, seguras y confiables de extremo a extremo, para multitud de caso de uso.
Como resultado, el proyecto ha proporcionado un procesamiento inteligente de aplicaciones de datos y características de comunicación localmente en el borde, permitiendo aplicaciones industriales críticas para la seguridad y en tiempo real.
Asimismo, ha presentado soluciones seguras y confiables de grado industrial que puedan hacer frente a los ciberataques y las difíciles condiciones de la red; y soluciones para el IoT como dispositivos inalámbricos con restricciones de energía y procesamiento, en entornos heterogéneos y también hostiles/duros.
El proyecto presenta una gran variedad de casos de uso impulsados por la industria integrados en varios dominios de aplicación, como construcción, infraestructura inteligente, fabricación, automoción, aeronáutica, ferrocarril, transporte público urbano, marítimo y sanitario.
Detección de anomalías en la red IoT
Entre los muchos casos de éxito realizados en este proyecto, destaca el llevado a cabo en la Universidad de Mármara, en Turquía, donde se utilizó la inteligencia artificial para la detección de anomalías y monitorización de desempeño de la red dentro de la red IoT. Para ello, InSecTT desarrolló una aplicación capaz de recopilar los parámetros críticos de calidad de servicio (QoS) de los dispositivos IoT.
El IoT aumenta el valor de la inteligencia artificial mediante la conectividad y el intercambio de datos.
Esta aplicación sirve como herramienta de recopilación de datos, obteniendo información relacionada con la calidad del enlace, el rendimiento de la red, mediciones de retardo y detalles específicos del dispositivo. Los parámetros obtenidos se monitorizan y analizan continuamente en el centro de control central para identificar anomalías, problemas de conectividad y problemas de disponibilidad del servicio.
Al utilizar IA para analizar y rastrear cambios en las mediciones, el sistema puede detectar problemas de conectividad y variaciones de rendimiento entre dispositivos, actuando como indicadores para la detección de anomalías y garantizando la disponibilidad del servicio.
La IA aumenta el valor del IoT a través del aprendizaje automático al transformar los datos en información útil.
Los algoritmos desarrollados para este fin se centran en analizar los datos recopilados para evaluar la confiabilidad y disponibilidad de enlaces y servicios inalámbricos. Los datos se almacenan en la caché de los dispositivos IoT, para su posterior transmisión a la plataforma de monitorización. Por su parte, el centro de control opera con una plataforma de monitorización con interfaces RESTful y un corredor MQTT que proporciona una API para la aplicación.
Seguridad en espacios concurridos
El proyecto InSecTT también ha desarrollado diferentes tecnologías enfocadas a la seguridad para aeropuertos o terminales de trenes y autobuses, como la multibiometría, la gestión de multitudes, la detección térmica y el seguimiento de anomalías. En el caso de la multibiometría, esta tecnología consiste en un sistema de identificación basado en la fusión de datos biométricos, como patrones de venas de manos, y descriptores profundos del rostro, capturados mediante técnicas de aprendizaje profundo con la ayuda de cámaras infrarrojas (patrones de venas de manos) y cámaras de vídeo (descriptores de rostro).
El sistema de multibiometría tiene la capacidad de fusionar datos biométricos, como patrones de venas de manos, y descriptores profundos del rostro.
El sistema está compuesto por un quiosco de inscripción y un quiosco de verificación que se comunican con una computadora portátil, ubicado en el quiosco de inscripción, donde la GUI permite al usuario insertar sus datos y realizar la inscripción para ambos tipos de datos. El quiosco de verificación es responsable de la verificación de identidad y está dotado de señal STOP/GO para impedir el acceso a la zona a personas no inscritas.
Respecto a la gestión de multitudes, se utiliza una plataforma para el control de seguridad mejorada gracias al uso de algoritmos de aprendizaje profundo. En concreto, el sistema cuenta con la funcionalidad de tres algoritmos: conteo de personas, distanciamiento social y hombre caído. Todas las aplicaciones están basadas en el mismo detector, pero respondiendo a una lógica diferente.
En particular, el sistema de recuento de personas ofrece la posibilidad de contar personas en una escena determinada, lo que también permite al usuario establecer vallas virtuales en la escena, para contar el número de personas que los cruzan, o circunscribir un área poligonal específica para contar el número de personas en su interior.
El sistema de recuento de personas admite la creación de vallas virtuales o circunscribir un área poligonal específica para conocer el número de personas que hay en la escena.
Por otro lado, el algoritmo de distanciamiento social, que utiliza un sistema de seguimiento y un procedimiento de calibración, permite al operador de seguridad comprobar el respeto de las normas sociales, como la medida de distanciamiento, y/o tener una idea cualitativa del riesgo debido a la ausencia del distanciamiento. Finalmente, el detector de hombre caído es un clasificador binario para identificar automáticamente una situación en la que una persona se ha caído.
La plataforma es capaz de funcionar tanto con transmisiones en vivo desde cámaras IP o con transmisiones de archivos almacenados en la arquitectura en el lado del cliente, al tiempo que permite al usuario elegir el tipo de procesamiento que se realizará en la fuente de vídeo.
Detección térmica y seguimiento de anomalías
Otra de las funciones de la tecnología de InSecTT es la detección térmica. Mediante un algoritmo, se realiza un cribado térmico que se basa en rutinas que aproximan la correcta ubicación del canto ocular de las personas en la escena. El algoritmo de detección térmica interactúa con la API de la cámara térmica y funciona exclusivamente en el dominio térmico, protegiendo así la privacidad de sujetos involucrados.
El algoritmo de detección térmica está diseñado para proteger la privacidad de los sujetos involucrados.
El algoritmo primero estima la ubicación de los puntos clave de la cara (ojos, punta de la nariz y orejas), que se utilizan para la estimación de la postura de la cabeza en 3D y la conversión de 3D a 2D. Posteriormente, se obtiene una primera aproximación para la región del canto del ojo y se realiza un análisis iterativo para buscar el píxel más cálido en la región del canto ocular estimada actual y vuelve a calcular la región actual estimada del canto ocular hasta la convergencia.
Por último, el seguimiento de anomalías utiliza un módulo que aprovecha el conocimiento gráfico para correlacionar alertas provenientes de dos subsistemas diferentes. Por un lado, un módulo de reidentificación facial basado en aprendizaje profundo para la extracción y comparación de características, y, por otro lado, un sistema de monitorización ambiental integrado gracias al framework IoT de Eclipse Kura y Kapua.
El sistema cuenta el número de apariciones casi simultáneas de coincidencias en la galería de caras y las alertas que llegan del subsistema de monitorización ambiental identifican a la persona que se supone porta la sustancia peligrosa (como alcohol, en la manifestación).
Liderado por el Virtual Vehicle Research (Austria), el proyecto ha contado con un consorcio compuesto por 57 entidades procedentes de Suecia, España, Italia, Francia, Portugal, Turquía, Austria, Irlanda, Finlandia, Eslovenia, Polonia, Países Bajos y Francia. La presencia española está representada por la Universidad Politécnica de Madrid, la Escuela Politécnica Superior de Mondragón, y por las empresas JIG Internet Consulting, Indra Sistemas y Acciona Construcción.
Además, el proyecto InSecTT ha contado con un presupuesto de 44.131.847 euros, de los cuales 11.292.392 euros han sido financiados por el programa de investigación Horizonte 2020 de la Comisión Europea.
El fabricante vasco Dinuy ha entregado un paquete de productos didácticos de la más alta tecnología al centro de Formación Profesional (CIFP) Bidasoa Irún para su uso lectivo. Esta iniciativa forma parte de un acuerdo de colaboración entre las dos entidades para ofrecer nuevas oportunidades a los estudiantes mediante programas de formación que satisfacen tanto las necesidades académicas como empresariales.
Los productos entregados al centro educativo son soluciones que incluyen el protocolo KNX para la gestión y automatización de edificios, así como los novedosos detectores ajustados por bluetooth desde un dispositivo móvil.
Entre las soluciones entregadas por Dinuy, destacan productos con el protocolo internacional KNX para la gestión y automatización de edificios, así como los novedosos detectores ajustados por bluetooth desde un dispositivo móvil.
La colaboración entre Dinuy y el CIFP Bidasoa Irún tiene como objetivo principal proporcionar a los estudiantes una experiencia práctica y habilidades valiosas, integrándoles en el entorno laboral de la empresa mientras completan su formación académica mediante el conocimiento de nuevas tecnologías.
Desde el inicio de esta colaboración, han desarrollado proyectos de investigación en áreas relevantes para Dinuy y ofrecido sus instalaciones a los alumnos. Además, la compañía imparte formaciones en el centro, que añaden una visión empresarial, tecnológica e industrial.
Realización de prácticas en Dinuy
Un ejemplo tangible de los frutos de esta colaboración es la incorporación de alumnos del centro como trabajadores en prácticas el año pasado desde el programa DUAL. En estas fechas, gracias a la experiencia positiva para ambas partes, uno de ellos firmará su contrato para unirse de manera indefinida a la plantilla de Dinuy.
Motivados por esta experiencia, en este nuevo curso académico la compañía volverá a incorporar a nuevos estudiantes del CIFP Bidasoa como trabajadores en prácticas. En Dinuy están comprometidos con el desarrollo profesional de los jóvenes talentos de su entorno y su escala.
En definitiva, la colaboración entre Dinuy y el CIFP Bidasoa Irún sigue fortaleciéndose. La compañía ha anunciado que continuará trabajando de la mano con el centro de formación para ofrecer oportunidades que beneficien tanto a los alumnos como al sector empresarial, reafirmando así su compromiso con el desarrollo del talento joven, la generación de oportunidades y la innovación educativa.
A través de la iluminación interior se puede detectar dióxido de nitrógeno. Esto es posible gracias a un sensor de gas capaz de detectar el dióxido de nitrógeno (NO2) con una sensibilidad ultraalta incluso a temperatura ambiente utilizando luz visible. El sensor ha sido desarrollado por el Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnología de Corea (KAIST).
Al utilizar la luz verde de la región de luz visible, el nuevo sensor es capaz de detectar el dióxido de nitrógeno a temperatura ambiente 52 veces más que los sensores existentes.
Los sensores de gas de cambio de resistencia basados en semiconductores de óxido metálico tenían limitaciones a la hora de medir la temperatura ambiente, ya que requerían un calentamiento por encima de 300ºC para la reacción del gas.
Como alternativa para superar este problema, los sensores de gas fotoactivos basados en óxidos metálicos han recibido recientemente gran atención, pero las investigaciones existentes se han limitado a utilizar luz en el rango ultravioleta o casi ultravioleta, que es perjudicial para el cuerpo humano. El equipo de investigación KAIST mejoró su versatilidad al expandirla a la región de la luz visible, incluida la luz verde.
Maximizar la actividad en la región de luz verde
Cuando se irradió luz verde, la reactividad de detección de dióxido de nitrógeno aumentó 52 veces en comparación con la anterior. En particular, lograron alcanzar el nivel más alto de reactividad de detección de gas dióxido de nitrógeno (0,8 ppm de NO2, sensibilidad = 75,7) irradiando luz blanca utilizada en la iluminación interior.
El equipo de investigación añadió elemento bismuto (Bi) a nanofibras de óxido de indio (In2 O3), que tienen dificultades para absorber la luz visible, para formar una banda prohibida intermedia, para absorber la luz azul y nanofibras de oro (Au).
Al unir partículas adicionales, se maximizó la actividad en la región de luz verde, la más abundante de la luz visible, mediante el fenómeno de resonancia de plasmón superficial local. Mediante el efecto de agregar nanopartículas de bismuto y oro y las características de gran superficie específica de las nanofibras, la reactividad del dióxido de nitrógeno a temperatura ambiente aumentó 52 veces (basado en una sensibilidad de NO 2 de 0,4 ppm) en comparación con los sensores existentes.
Los investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y Meta han desarrollado una técnica de visión por computadora que crea modelos 3D físicamente precisos de una escena completa, incluidas áreas bloqueadas de la vista, utilizando imágenes desde una única posición de cámara. Su técnica utiliza sombras para determinar qué hay en las partes obstruidas de la escena.
Gracias a los impulsos de la tecnología lidar, PlatoNeRF puede obtener información de la escena y generar una reconstrucción de geometría 3D, incluso de objetos en las sombras.
La nueva técnica, llamada PlatoNeRF, combina la tecnología lidar (detección y alcance de luz) con el aprendizaje automático. De esta forma, se puede generar reconstrucciones de geometría 3D más precisas que algunas técnicas de inteligencia artificial existentes. Además, PlatoNeRF es mejor para reconstruir suavemente escenas donde las sombras son difíciles de ver, como aquellas con mucha luz ambiental o fondos oscuros.
Para PlatoNeRF, los investigadores del MIT desarrollaron estos enfoques utilizando una nueva modalidad de detección llamada lidar de fotón único. Los lidars mapean una escena en 3D emitiendo pulsos de luz y midiendo el tiempo que tarda esa luz en rebotar en el sensor. Dado que los lidares de fotón único pueden detectar fotones individuales, proporcionan datos de mayor resolución.
Información de la escena con los rebotes de la luz
Los investigadores utilizan un lidar de fotón único para iluminar un punto objetivo en la escena. Parte de la luz rebota en ese punto y regresa directamente al sensor. Sin embargo, la mayor parte de la luz se dispersa y rebota en otros objetos antes de regresar al sensor. PlatoNeRF se basa en estos segundos rebotes de luz.
Al calcular cuánto tiempo tarda la luz en rebotar dos veces y luego regresar al sensor lidar, PlatoNeRF captura información adicional sobre la escena, incluida la profundidad. El segundo rebote de luz también contiene información sobre las sombras.
El sistema rastrea los rayos de luz secundarios (aquellos que rebotan desde el punto objetivo hacia otros puntos de la escena) para determinar qué puntos se encuentran en la sombra (debido a la ausencia de luz). Según la ubicación de estas sombras, PlatoNeRF puede inferir la geometría de los objetos ocultos.
El lidar ilumina secuencialmente 16 puntos, capturando múltiples imágenes que se utilizan para reconstruir toda la escena 3D. La clave de PlatoNeRF es la combinación de lidar de rebote múltiple con un tipo especial de modelo de aprendizaje automático conocido como campo de radiación neuronal (NeRF). Un NeRF codifica la geometría de una escena en los pesos de una red neuronal, lo que le da al modelo una gran capacidad para interpolar o estimar vistas novedosas de una escena.
Comparación con otras técnicas
Compararon PlatoNeRF con dos métodos alternativos comunes, uno que solo usa lidar y el otro que solo usa un NeRF con una imagen en color. Descubrieron que su método podía superar a ambas técnicas, especialmente cuando el sensor lidar tenía una resolución más baja. Esto haría que su enfoque fuera más práctico de implementar en el mundo real, donde los sensores de menor resolución son comunes en los dispositivos comerciales.
En el futuro, los investigadores quieren intentar rastrear más de dos rebotes de luz para ver cómo eso podría mejorar las reconstrucciones de escenas. Además, están interesados en aplicar técnicas de aprendizaje más profundo y combinar PlatoNeRF con mediciones de imágenes en color para capturar información de textura.
Respecto a su aplicación, esta técnica se podría utilizar para hacer que los auriculares de realidad aumentada y realidad virtual (AR/VR) sean más eficientes al permitir al usuario modelar la geometría de una habitación sin la necesidad de caminar tomando medidas. También podría ayudar a los robots de almacén a encontrar más rápidamente artículos en entornos desordenados o mejorar la seguridad de los vehículos autónomos.
