{"id":16008,"date":"2022-03-16T03:00:05","date_gmt":"2022-03-16T03:00:05","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=16008"},"modified":"2022-03-16T03:00:05","modified_gmt":"2022-03-16T03:00:05","slug":"nuevo-enfoque-para-extraer-datos-adquiridos-de-grandes-conjuntos-de-sensores-de-forma-inalambrica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=16008","title":{"rendered":"Nuevo enfoque para extraer datos adquiridos de grandes conjuntos de sensores de forma inal\u00e1mbrica"},"content":{"rendered":"
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Un grupo de ingenieros del Instituto de Tecnolog\u00eda de Tokio (Tokyo Tech<\/a>) ha encontrado un nuevo enfoque para combinar datos adquiridos de forma inal\u00e1mbrica de una gran cantidad de sensores. Para ello, la t\u00e9cnica se basa en considerar el \u2018espectro de conjunto\u2019 de los sensores, a trav\u00e9s del an\u00e1lisis de la se\u00f1al de radio recibida de todos los sensores sin sincronizarlos entre s\u00ed ni separar sus contribuciones individuales.<\/p>\n

\"Esquema.\"
De acuerdo con la idea propuesta, cada nodo sensor consistir\u00eda en un oscilador ca\u00f3tico, que extrae energ\u00eda de una fuente local y transmite su se\u00f1al mediante una peque\u00f1a antena de radio, mientras que su din\u00e1mica est\u00e1 controlada por un par\u00e1metro que refleja un valor medido.<\/figcaption><\/figure>\n

Cada uno de los sensores es conectado a un oscilador ca\u00f3tico, el cual genera una se\u00f1al transmitida que contiene frecuencias que dependen del valor medido. Al considerar la superposici\u00f3n de las se\u00f1ales en t\u00e9rminos de su espectro a trav\u00e9s de una peque\u00f1a red neuronal, es posible estimar aspectos de la distribuci\u00f3n estad\u00edstica de la medici\u00f3n, como el promedio o la poblaci\u00f3n de sensores, lo que simplifica la detecci\u00f3n distribuida.<\/p>\n

La detecci\u00f3n distribuida es una t\u00e9cnica que realiza mediciones utilizando muchos sensores dispersos sobre un \u00e1rea u objeto de inter\u00e9s. Uno de sus desaf\u00edos m\u00e1s importantes es que la lectura de datos de cada sensor individual requiere de una infraestructura y energ\u00eda considerables.<\/p>\n

Osciladores ca\u00f3ticos<\/h2>\n

Los investigadores se centraron en la idea de que decenas de sensores pudieran interactuar directamente entre s\u00ed y eventualmente llegar a un acuerdo para ofrecer un resultado final. Como posible soluci\u00f3n, propusieron utilizar los osciladores ca\u00f3ticos, unos circuitos simples capaces de generar comportamientos complejos, por separado y en conjunto, y pueden utilizarse incluso con transistores individuales.<\/p>\n

La posibilidad de acoplarlos de forma inal\u00e1mbrica y hacer que interact\u00faen entre s\u00ed para lograr una medida colectiva de la intensidad de la luz se demostr\u00f3 en un experimento piloto con un n\u00famero limitado de sensores colocados sobre una peque\u00f1a superficie dentro del laboratorio. Los osciladores ca\u00f3ticos tendr\u00edan que acoplarse en distancias considerablemente m\u00e1s largas, como varios metros o m\u00e1s, intercambiando energ\u00eda suficiente para mantenerse sincronizados y obedeciendo todos los requisitos reglamentarios del uso de la radio.<\/p>\n

Los ingenieros de Tokyo Tech consideraron otro enfoque para la detecci\u00f3n distribuida, en el que cada nodo simplemente emite una se\u00f1al ca\u00f3tica cuyo contenido de frecuencia depende del valor medido. Suponiendo que la relaci\u00f3n entre los dos sea lo suficientemente rica y \u00fanica, es posible hacer conjeturas razonables sobre la distribuci\u00f3n estad\u00edstica de los valores con solo recibir la se\u00f1al de todo el conjunto de sensores.<\/p>\n

Red neuronal<\/h2>\n

Adem\u00e1s, se puede implementar f\u00e1cilmente mediante el uso de una red neuronal para decodificar el espectro de frecuencia recibido. Dichos sensores estar\u00edan dispersos en un \u00e1rea extensa, mientras que su se\u00f1al de conjunto es captada por uno o m\u00e1s receptores que obtienen, electr\u00f3nica o num\u00e9ricamente, el espectro de frecuencias de la superposici\u00f3n.<\/p>\n

Al incluir ese espectro a una red neuronal, que ha sido entrenada previamente con se\u00f1ales de los osciladores ca\u00f3ticos, puede ser posible estimar con una precisi\u00f3n aceptable la media subyacente y la variable que se va a detectar.<\/p>\n

Para que la idea sea viable, cada sensor debe generar una se\u00f1al cuyo contenido de frecuencia sea suficientemente rico y refleje, de la forma m\u00e1s un\u00edvoca posible, el valor de la variable de entrada, para que los osciladores ca\u00f3ticos puedan generar un patr\u00f3n de frecuencia.<\/p>\n

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