Notes

Los sistemas de almacenamiento de energía en baterías están en auge
La tecnología estaba en servicio millas a favor del viento, donde, a medida que la batalla contra estos incendios se prolongó durante días, incluso semanas, muchos residentes del Área de la Bahía y la región del Delta del Río Sacramento recurrieron a redes de sensores de calidad del aire, particularmente AirNow, mantenidas por el gobierno de EE. UU. y PurpleAir, creado a través de la participación colectiva de sensores comerciales. Los datos de estas dos amplias redes de sensores ayudaron a los residentes a decidir si usar una máscara de partículas N95 al salir, si era seguro hacer ejercicio o dejar que los niños jugaran al aire libre, cuánto tiempo dejarían funcionar los filtros de aire dentro de la casa y qué tan lejos conducir para escapar.

Estas redes particulares utilizan unidades de sensores montadas en edificios para transmitir datos a través de Wi-Fi a programas de cartografía basados en la web. Solo unos pocos cientos de unidades de sensores distribuidas en el Área de la Bahía más grande fueron suficientes para identificar diferencias locales significativas en la propagación del humo. Por ejemplo, los sensores mostraron que la topografía de las montañas de Santa Cruz protegía del humo a las ciudades costeras a sotavento, mientras que el delta del río Sacramento sufrió mucho más debido a que el humo se estancó en sus áreas amplias y bajas.

Es genial que los sensores rastrearon el humo en estas áreas. Pero, ¿por qué no estaban en el trabajo donde realmente se les necesitaba, donde comenzaron estos incendios forestales, para emitir una alerta antes de que se extendieran?

La principal razón es el acceso al poder. Los sensores que se montan en edificios pueden simplemente conectarse a un tomacorriente de pared. Un sistema de sensores que podría detectar un incendio iniciado en un bosque no tiene ese lujo.

¿Podría usar baterías en su lugar, al menos una por nodo sensor?

Un residente de Vacaville, California, fue uno de los muchos californianos del norte que se vieron obligados a huir de los incendios del Complejo Relámpago LNU en agosto de 2020, luego de que una serie inusual de tormentas eléctricas provocó casi 400 incendios.Philip Pacheco / Bloomberg / Getty Images

Haga una pausa por un momento para mirar el detector de humo en la habitación donde está sentado y piense en la última vez que cambió la batería. Es una especie de dolor, ¿no? Una red de sensores que pudiera monitorear todo un bosque, o un gasoducto, o cualquier infraestructura crítica, necesitaría miles o incluso millones de sensores y baterías. El solo hecho de pensar en la tripulación de personas que se necesita deambular para cambiar todas esas baterías es agotador, y hacerlo sería prohibitivamente caro y poco práctico.

Si tuviéramos una red de sensores que rara vez, o nunca, consumiera energía, imagínese cuántos lugares y cosas importantes podrían monitorearse, cuántas vidas podrían salvarse. Considere puentes y presas que puedan informar sobre su integridad estructural. O piense en las calles de la ciudad que podrían reportar inundaciones por tormentas o líneas eléctricas caídas que podrían identificar la ubicación exacta de la ruptura y el posible riesgo de incendio.

Antes de hablar sobre cómo podríamos crear un sistema de monitoreo de energía cero, revisemos los componentes básicos de una red de sensores distribuidos. Además de la fuente de alimentación y los propios sensores, cada nodo de la red requiere una computadora (en forma de microprocesador o chip microcontrolador) y una radio. Normalmente, la computadora tiene el control: acumula datos de sensores a intervalos específicos y procesa los datos. Luego enciende la radio para transmitir los datos. Si la fuente de energía tiene una capacidad limitada, como una batería, o una disponibilidad, como un panel solar, la computadora también monitorea y administra el consumo de energía.

Cuando hablamos de administrar el consumo de energía aquí, generalmente nos enfocamos en la energía que usa la radio. Una radio puede consumir mucha energía; cuanto más lejos necesita llegar una señal de radio, más potencia debe consumir.

Para esos PurpleAir y los otros sensores montados en el edificio mencionados, la señal de radio debe alcanzar solo varios metros, a una estación base, potencialmente usando un protocolo de radio de baja energía como Bluetooth Low Energy o Zigbee, o a un enrutador de Internet que usa Wi- Fi. Sin embargo, en el bosque, ese no es el caso. Incluso con la red de malla, un protocolo que permite que los mensajes se pasen en saltos cortos de un nodo a otro en el camino de regreso a la base de operaciones, una red de área grande puede requerir que cada nodo transmita kilómetros. Para alcanzar distancias tan largas, cada radio podría necesitar vatios, en lugar de solo los milivatios de potencia disponibles en Bluetooth Low Energy.

Una forma de ahorrar energía es programar la computadora para que muestree y transmita en intervalos de tiempo fijos, digamos una vez por hora. O podría monitorear continuamente los datos de salida del sensor y transmitir datos solo cuando sucede algo interesante, como cuando se excede un nivel de umbral de sensor prescrito. Pero en cualquier caso, la computadora debe estar siempre en funcionamiento, lo que significa que eventualmente agotará la batería.

El sistema de advertencia de sensor ideal, como ese perro mascota que vigila una casa por la noche, normalmente permanecería dormido; sin embargo, un cierto umbral de ruido u olor hará que se despierte y comience a ladrar como advertencia.

Una manera mucho mejor de conservar la energía de la batería sería no usar nada hasta que el sistema realmente tuviera datos importantes para transmitir. El sistema permanecería en un modo de suspensión de potencia ultrabaja, o incluso en un modo de circuito abierto, sin flujo de corriente, hasta que el propio sensor detectara una señal importante.

En esta visión, el sensor tiene el control, no la computadora. El sensor activará la computadora para que se encienda, procese los datos y los transmita. Y luego, con la transmisión completa y el estímulo desencadenante desaparecido, el sistema se apagaba y regresaba a un estado de suspensión o de apagado total. El modo de suspensión, o algo parecido, ya aparece en prácticamente todos los circuitos integrados modernos, en particular en aquellos destinados a su uso en dispositivos móviles, donde conservar la vida útil de la batería es fundamental.

El sistema de advertencia de sensor ideal, como ese perro mascota que vigila una casa por la noche, normalmente permanecería dormido; sin embargo, un cierto umbral de ruido u olor hará que se despierte y comience a ladrar como advertencia.

El sensor equivalente a un perro dormido se llama sensor impulsado por eventos. En su forma más común, utiliza un estímulo entrante, en un valor umbral mínimo, para mover y cerrar un interruptor mecánico, que a su vez activa un circuito electrónico. Una vez que se cierra el interruptor, el circuito extrae energía de la batería y luego realiza tareas más intensivas como el procesamiento de datos y la transmisión de radio.

Utilizando la tecnología de sistemas microelectromecánicos (MEMS), podemos fabricar estos sensores controlados por eventos en chips de silicio que tienen solo milímetros de tamaño. Pequeñas fuerzas pueden activarlos y, por lo tanto, alimentar circuitos electrónicos incrustados dentro del silicio.

En la Northeastern University, en Boston, el grupo de Matteo Rinaldi ha demostrado un sensor impulsado por eventos que podría ayudar a detectar un incendio forestal al reaccionar a la luz infrarroja emitida por un objeto caliente. En su superficie, el sensor tiene una matriz de cuadrados de metal a nanoescala que absorben selectivamente la luz de longitudes de onda específicas, lo que hace que el sensor se caliente. A un umbral de temperatura predeterminado, el calor absorbido deformará un dedo de metal que cierra mecánicamente un interruptor eléctrico. El mecanismo es similar al que se usa en los termostatos domésticos más antiguos, aunque a una escala mucho menor. Una vez que se elimina el estímulo, el dedo de metal vuelve a su forma original y el interruptor se abre.

Este sensor del investigador de la Northeastern University Matteo Rinaldi duerme en un modo de potencia ultrabaja hasta que la luz infrarroja, como la de un fuego u objeto caliente, lo despierta. Un sistema de advertencia que utilice este tipo de sensor podría pasar una década sin un cambio de batería.Matthew Modoono / Northeastern University

Al cambiar la geometría del absorbedor y el interruptor mecánico, puede personalizar este sensor para responder a diferentes longitudes de onda e intensidades de luz. Por lo tanto, podría usarse en una red de sensores para observar la firma de calor creada por un incendio forestal, o en una aplicación de seguridad para buscar el escape caliente de un determinado tipo de vehículo que pasa. Durante su estado inactivo, consume energía casi nula, con una corriente de fuga de solo nanoamperios. Este sensor podría durar años con su batería original mientras espera un evento desencadenante.

En la Universidad de Texas en Dallas, el grupo de Siavash Pourkamali ha adoptado un enfoque diferente. Desarrollaron un acelerómetro de CC controlado por eventos que puede detectar cambios en la inclinación. Esto podría usarse como un dispositivo de seguridad, para activar una alarma si se mueve un objeto, o como un monitor de envío de paquetes, para determinar si un paquete se voltea durante el transporte. Implementado en una red de sensores, también podría detectar pequeños cambios de ángulo en estructuras grandes, como cercas, tuberías, carreteras o puentes, lo que indica deformaciones o grietas potencialmente problemáticas.

La idea detrás de este sensor activado por eventos de movimiento no es nueva. Hace cien años, los interruptores basculantes de escala centimétrica usaban una gota conductora de mercurio que rodaba a lo largo de un tubo de vidrio para cerrar un circuito eléctrico. La versión MEMS, por supuesto, tiene solo unos pocos milímetros de tamaño y, en lugar de mercurio, usa un bloque suspendido de silicio. Cuando el ángulo cambia, el bloque desplazado cierra un circuito eléctrico. Quartux puede personalizar para los umbrales de inclinación designados y no consume energía mientras espera el movimiento de activación.

Ambos sensores controlados por eventos aún requieren una batería para encender el resto del sistema después de que ocurre un evento desencadenante. La computadora despierta debe procesar los datos del sensor y comenzar la transmisión de radio de acuerdo con sus instrucciones programadas.

Con un uso parsimonioso, la batería podría durar años, pero en algún momento se agotará. El último sueño, por lo tanto, sería no tener ninguna batería.

Por imposible que parezca, los sensores sin batería ya existen. Podemos crearlos utilizando una tecnología común: la identificación por radiofrecuencia. Una etiqueta RFID puede ser un dispositivo electrónico pasivo, sin fuente de alimentación propia. En cambio, extrae energía de forma inductiva de un dispositivo externo, llamado lector. El lector emite energía electromagnética a una distancia, que se acopla a la antena de la etiqueta RFID y genera una corriente eléctrica transitoria dentro del circuito de la etiqueta RFID. Este acoplamiento temporal del lector y la etiqueta permite que se transmitan pequeños bits de información, como un número de serie o el saldo de una cuenta. Un uso típico de RFID de esta manera es el cobro de peaje electrónico; la etiqueta RFID pasiva reside en el parabrisas del automóvil y el automóvil se conduce debajo de un lector montado en un pórtico elevado.

Llegar a sensores de potencia cero bien vale la pena el esfuerzo y el gasto; desplegarlos para advertir de incendios forestales justificaría por sí solo la inversión en I + D.

La tecnología RFID se puede utilizar para devolver una lectura de sensor, en lugar de solo un número de etiqueta. De hecho, ya se ha utilizado durante años en sensores médicos implantados, como el sistema CardioMEMS. En ese sistema, un sensor de presión capacitivo MEMS basado en vidrio dentro de un stent de aneurisma aórtico permite al cardiólogo verificar si hay fugas en el stent colocando un lector contra el torso del paciente.

Pero hay mucho más que se puede hacer con la alimentación y lectura de estilo RFID.

En la Universidad de Tsinghua, en Beijing, el grupo de Zheng You desarrolló un sensor de ondas acústicas que puede detectar pasivamente cambios de temperatura con precisión. Este dispositivo se basa en el hecho de que la frecuencia central de una estructura piezoeléctrica cambia con las variaciones de temperatura, y los circuitos del lector RFID pueden detectar fácilmente pequeños cambios de frecuencia.

Con la adición de un recubrimiento absorbente químicamente selectivo a la superficie piezoeléctrica, el sensor podría medir la concentración de un gas. A medida que el recubrimiento absorbe las moléculas de gas objetivo, la masa que descansa sobre el material piezoeléctrico aumentaría, cambiando nuevamente la frecuencia de resonancia.


Cualquier sensor que pueda convertir un fenómeno físico en un cambio en la frecuencia de resonancia podría leerse mediante RFID y, por lo tanto, funcionar sin batería. En este caso, el desafío consiste en acercar el lector lo suficiente a todos y cada uno de los sensores de la red. Es difícil imaginar hacer esto para un sistema de detección de incendios forestales. Poner una antena más grande en el sensor, así como en el lector, sin duda ayudaría, pero incluso en el mejor de los casos estamos mirando a unos pocos metros, como en las cabinas de peaje electrónicas.

Aún así, con un rango de transmisión del orden de metros, una red de sensores de área grande compuesta de sensores pasivos sin batería podría leerse usando un dron, volando en un patrón sobre la red para recopilar los datos. El grupo de Eric Yeatman en el Imperial College de Londres ha estado desarrollando la plataforma de hardware necesaria para dicha recopilación de datos basada en drones. Los drones navegarían hasta la ubicación de cada nodo sensor, encenderían el nodo y luego recopilarían datos. Para proporcionar una gran potencia, la red de sensores incorpora supercondensadores que se cargan mediante una transferencia de potencia inalámbrica inductiva. Los drones funcionarían mejor para redes de sensores con espacio de aire libre, por ejemplo, en granjas, acueductos, tuberías, puentes o presas.

En noviembre de 2018, el Camp Fire, que ardía en el condado de Butte en California, envió espesas nubes de humo [arriba] al área de la Bahía de San Francisco, donde una red de sensores monitoreados por PurpleAir identificó niveles peligrosos de partículas en el aire [abajo]. El incendio finalmente cubrió más de 150.000 acres (60.000 hectáreas), destruyó 18.000 estructuras y cobró al menos 85 vidas. Arriba: David Little / The Mercury News / Getty Images; Abajo: PurpleAir

Una red de sensores de área grande habría sido muy útil para administrar la presa de Oroville en California en febrero de 2017, cuando una liberación controlada del exceso de agua de lluvia provocó la falla del aliviadero de la presa. La cascada de agua resultante erosionó los cimientos de la presa, comprometiendo potencialmente la integridad de la presa. Las autoridades locales ordenaron a más de 180.000 residentes cercanos que se fueran hasta que inspecciones más detalladas pudieran determinar que la presa era segura. Si en ese momento hubiera existido una red de sensores de monitoreo estructural de gran área, esas autoridades podrían haber recopilado datos para determinar el estado de la presa y tomar una decisión oportuna e informada sobre si realmente se necesitaría la evacuación. (Al final, el temido colapso no se produjo).

Del mismo modo, el colapso del puente Morandi en 2018 en Génova, Italia, fue causado por una combinación de infraestructura envejecida y clima severo. El desastre, que resultó en 43 muertes, podría haberse evitado si el debilitamiento del tramo hubiera sido detectado a tiempo por una red de sensores instalada, en lugar de inspecciones esporádicas y escasas.

¿Están listos los sensores impulsados por eventos o de potencia cero para detectar el estallido de un incendio forestal en un área remota? Aún no hemos llegado a ese punto, pero nos estamos acercando. Todas las piezas esenciales de una red de sensores de área tan grande existen en varios estados de madurez técnica; varios años más de desarrollo e integración de productos los harán realidad. Quizás el desafío más difícil será motivar a los gobiernos regionales y federales para que compren e implementen dichas redes donde puedan ser más útiles o para habilitar una red de sensores de fuentes múltiples, similar a PurpleAir.

Llegar a sensores de potencia cero bien vale la pena el esfuerzo y el gasto; desplegarlos para advertir de incendios forestales justificaría por sí solo la inversión en I + D. Los incendios forestales ya han causado pérdidas tan enormes y continúan amenazando la vida, la propiedad, el hábitat y la salud a largo plazo de millones de personas que respiran humo.

Imagínese una futura temporada de incendios en California. Un rayo enciende un árbol, lejos de cualquier casa, y el fuego crece. Pero mucho antes de que incluso un leve olor a humo pueda despertar a su perro, los sensores en el bosque se despiertan y alertan a una estación de monitoreo de incendios. Por fin, hay suficiente tiempo e información para modelar el desarrollo del incendio y emitir advertencias de evacuación tempranas a los teléfonos de todos los que se encuentren en el camino del incendio.


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