Cómo explorar lugares inaccesibles con enjambres de sensores
Desde los albores de la humanidad, la exploración de algunos lugares, desde las profundidades de los océanos hasta los confines del universo, ha conducido a numerosos descubrimientos. Sin embargo, también hay algunos entornos que deben examinarse, pero que no se pueden observar directamente, como los reactores químicos o nucleares, las tuberías de agua subterráneas, los oleoductos, el espacio y el interior del cuerpo. El proyecto Phoenix, financiado con fondos europeos, ha abordado este reto desarrollando una tecnología nueva que ofrecerá la oportunidad de llegar a lugares inaccesibles. Imagine un escenario en el que unos sensores diminutos pueden moverse gracias al flujo de un líquido para explorar el tracto digestivo de una persona o examinar la calidad de las tuberías de agua para predecir y prevenir las fugas y pérdidas. Puede sonar a ciencia ficción, pero esa es la visión de Phoenix, que está un paso más cerca de crear agentes físicos versátiles que explorarán de forma óptima entornos desconocidos. Con su capacidad de evolucionar gracias a prestaciones de autoorganización y autoadaptación, estos diminutos nodos de sensores inalámbricos optimizarán la cantidad y la calidad de la información sobre ubicaciones a las que nadie puede llegar. Enjambre de motas Los socios del proyecto realizaron un ensayo inicial el año pasado, usando motas del tamaño de una pelota de pimpón rellenas de microsensores. Cada una de esas pelotas puede reunir información específica y ofrecer una visión general gracias a las comunicaciones entre ellas y a la formación de redes. Por ejemplo, los socios esperan que, en el futuro, un enjambre de estas motas sea capaz de detectar problemas como obstrucciones o defectos en las tuberías subterráneas. En tanto que agentes físicos, las motas exploran los entornos desconocidos para reunir información, que a su vez se usa para construir modelos virtuales del medio en cuestión. Este proceso se explica en una noticia de la plataforma de noticias Innovation Origins: «Los datos combinados son introducidos en un segundo sistema principal, centralizado y menos limitado, que aplica métodos sofisticados de inteligencia artificial en los agentes virtuales de un mundo virtual. Entonces, es posible utilizar lo que ha aprendido y sus “conocimientos” para reprogramar los reflejos e instintos de los sensores y así mejorar su precisión o relevancia haciéndolos evolucionar». Estos instintos evolucionados se convierten en «hardware» y los sensores vuelven a atravesar el sistema para mejorar las observaciones y modelos para la unidad central. El proceso se repite varias veces para analizar mejor el medio desconocido que se está investigando. En un artículo de opinión publicado en el sitio web de la Comisión Europea se menciona el concepto de la «coevolución» según el cual «los enjambres de sensores y el modelo del lugar inaccesible se optimizan de manera simultánea mediante procesos de evolución que dan como resultado final unos enjambres de sensores altamente optimizados y modelos de gran precisión». Ya en su último año, el proyecto Phoenix (Exploring the Unknown through Reincarnation and Co-evolution), comenzó su andadura en 2015 para explorar medios inaccesibles con agentes físicos de tamaño y recursos limitados capaces de funcionar sin un control directo del «software» y el «hardware». Para más información, consulte: Sitio web del proyecto Phoenix
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Países Bajos
