Según una nueva tecnología de detección que se está desarrollando en la Universidad Simon Fraser, el sudor de nuestro cuerpo podría dar mucha información acerca de nuestro estado de salud.

Por ello, está desarrollando un sensor de sudor portátil impreso en 3D de bajo coste. La investigación se lleva a cabo en el Laboratorio de Fabricación Aditiva de SFU en colaboración con investigadores de la Universidad de Zhejiang.

Innovación en sensores

La innovación en el diseño de tecnología durante la última década ha visto el rápido desarrollo de sensores portátiles, incluidos los sensores de sudor. Estos sensores portátiles pueden evaluar la salud de un individuo mediante el análisis de los productos químicos y otra información de salud contenida en el sudor.

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¿Cuánto podemos sudar antes de deshidratarnos?

A diferencia de recolectar y analizar otros biofluidos como la saliva o la sangre, el método no es invasivo y no requiere asistencia. Estos sensores de sudor pueden monitorear la información bioquímica humana durante el ejercicio, incluidos los iones o los niveles de lactato, que pueden servir como indicadores de hidratación y bienestar fisiológico y psicológico general. Los datos recopilados también pueden desempeñar un papel en la evaluación de varios factores de salud, incluidos el estrés y la nutrición.

Si bien existe una gama cada vez mayor de sensores portátiles de bajo costo que pueden recolectar y analizar el sudor para evaluar la salud de una persona, el modelo imprimible en 3D de este nuevo desarrollo integra sensores electroquímicos mecánicamente flexibles y funciones de comunicación inalámbrica.

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Desarrollada técnica de radiofrecuencia para combatir la sudoración excesiva

Por lo general, los sensores se pueden unir a la piel utilizando un material flexible como espuma, tela, plástico flexible o caucho e, idealmente, se alimentan con cargadores inalámbricos.

Los metabolitos del sudor pueden proporcionar información importante que se puede usar de manera efectiva para evaluar el estado de salud general del usuario. Sin embargo, los desarrolles del sensor advierten que se necesita más investigación para verificar la correlación entre la información del sudor y la sangre, utilizando pruebas de validación in vivo para avanzar en aplicaciones biomédicas significativas.

La NASA ha seleccionado ocho nombres para un maniquí para que el público elija el definitivo. No es un maniquí cualquiera, sino uno jalonado de sensores que volará en la misión Artemisa I alrededor de la Luna.

Los sensores servirán para estudiar efectos que el vuelo en la cápsula Orion tendrá en los astronautas de las misiones posteriores a la Luna.

Nombres seleccionados

El maniquí de Artemisa I estará equipado con dos sensores de radiación y sensores en el asiento, uno debajo del reposacabezas y otro detrás del asiento, para registrar la aceleración y la vibración durante la misión mientras Orión viaja alrededor de la Luna y regresa a la Tierra.

El proceso para seleccionar su nombre definitivo empezará el 16 de junio y terminará el 28 con una selección abierta en las cuentas de Twitter, Facebook e Instagram de la agencia espacial.

Estos son los ocho nombres escogidos:

1. ACE. Sencillo, práctico. Significa Artemis Crew Explorer.
2. CAMPOS. Ingenioso, solucionador de problemas. Una dedicación a Arturo Campos, pieza clave para traer al Apolo 13 de regreso a casa.
3. DELOS. Nostálgico, romántico. La isla donde nacieron Apolo y Artemisa, según la mitología griega.
4. DUHART. Cálido, acogedor. Una dedicatoria a Irene Duhart Long, directora médica del Centro Espacial Kennedy.
5. MONTGOMERY. Pionero, innovador. Una dedicación a Julius Montgomery, el primer afroamericano que trabajó en la instalación espacial de Cabo Cañaveral como profesional técnico.
6. RIGEL. Brillante, inspirador. La superestrella gigante de la constelación de Orión.
7. SHACKLETON. Secreto, abundante. Un cráter en el polo sur de la Luna y una referencia a un famoso explorador de la Antártida.
8. WARGO. Entusiasta, apasionado. Una dedicación a Michael Wargo, el primer científico jefe de exploración de la agencia.

Un guante que puede traducir el lenguaje de signos al habla en tiempo real a través de una aplicación de teléfono inteligente ha sido desarrollado por bioingenieros de la Universidad de California Los Ángeles (UCLA).

Los detalles de su prototipo han sido publicados en la revista Nature Electronics: para la traducción, se usó un algoritmo de aprendizaje automático personalizado que convirtió los gestos en letras, números y palabras que representaban.

Portátil y económico

El dispositivo está hecho de polímeros elásticos ligeros y económicos pero duraderos. Los sensores electrónicos también son muy flexibles y económicos, a diferencia de dispositivos anteriores, que eran mucho más aparatosos.

El sistema reconoció 660 signos, incluidas cada letra del alfabeto y los números del 0 al 9.

En los guantes, sensores delgados y elásticos se extienden a lo largo de cada uno de los cinco dedos. Los sensores están confeccionados de hilos conductores de electricidad, recogen movimientos de manos y colocaciones de dedos que representan letras, números, palabras y frases individuales.

A continuación, el dispositivo convierte los movimientos de los dedos en señales eléctricas, que se envían a una placa de circuito del tamaño de una moneda que se lleva en la muñeca.

Finalmente, la placa transmite esas señales de forma inalámbrica a un smartphone que las traduce en palabras habladas a una velocidad de aproximadamente una palabra por segundo.

Según explica Jun Chen, profesor asistente de Bioingeniería en la Facultad de Ingeniería Samueli de la UCLA e investigador principal de la investigación:

Esperamos que esto abra una manera fácil para que las personas que usan el lenguaje de signos se comuniquen directamente con los no firmantes sin necesidad de que alguien más les traduzca. Además, esperamos que pueda ayudar a más personas a aprender el lenguaje de signos.

Envirobot, con aspecto de anguila, es un robot que mide 1,5 metros de longitud y que, gracias a sus sensores, puede registrar el estado del agua y transmitir los datos a un ordenador.

El robot ha sido diseñado por investigadores de la Escuela Politécnica Federal de Lausana, en Suiza.

Por control remoto

Entre otros sensores, el robot cuenta con termómetros y detectores de conductividad. Además, algunos de sus módulos albergan bacterias, células y pequeños crustáceos que cambian de color al reaccionar con aguas contaminadas.

Envirobot funciona a través de control remoto, pero también tiene cierto grado de autonomía: cada uno de sus módulos integra un motor eléctrico, lo que le permite culebrear por el agua son remover el fondo ni molestar a la fauna.

A través de la detonación de los disparos de armas de fuego, del bang bang, no solo se está empezando a detectar patrones de los lugares donde se dispara más (gracias a "orejas artificiales"), sino que se está empezando a predecir dónde sucederán los siguientes disparos.

Una forma indudablemente sorprendente de sacar partido del big data o los macrodatos.

Micrófonos y sensores

Las ciudades están cada vez más llenas de micrófocos y sensores gracias a su abaratamiento y su implementación en toda clase de dispositivos. En Oakland, California, por ejemplo, estos sensores forman parte del sistema conocido como ShotSpotter, que no solo avisa automáticamente a la policía cuando oye un disparo, sino que puede triangular la ubicación del mismo.

ShotSpotter es aún un sistema de reconocimiento caro, entre 20.000 y 30.000 dólares por año y kilómetro cuadrado, pero solo es el principio. El siguiente paso podría aprovecharse de los micrófonos de los smartphones para amplificar las orejas de las ciudades. Y es que los disparos tienen un sonido muy particular que hace que se distingan muy claramente de otros ruidos como los de los caños de escape de los autos o los fuegos artificiales.

Estos sistemas incluso pueden determinar quién disparó primero en un tiroteo, como el caso resuelto en la ciudad de Cincinnati, en Estados Unidos: el bullicio callejero se vio interrumpido por el ruido de disparos seguidos de los gritos de gente.

Testigos afirmaron ver el par, separado por unos pocos metros de distancia, disparándose mutuamente. Como los disparos ocurrieron casi simultáneamente, no saben quién tiró primero. En un intento por resolver el misterio, la policía local llamó a Robert Maher, un profesor de ingeniería eléctrica e informática de la Universidad del Estado de Montana. Basándose en el audio captado por los micrófonos de las cámaras, Maher pudo reconstruir el incidente tiro por tiro.

Predicción

Y, en lo sucesivo, incluso se podrá predecir los siguientes disparos, como explica Evgeny Morozov en su libro La locura del solucionismo tecnológico:

En lugar de detectar disparos, los sistemas más nuevos y más inteligentes detectan los sonidos que precedieron a los disparos en ocasiones pasadas. Es en esta instancia en la que hacen su aparición una vez más las técnicas e ideologías de los macrodatos, prometiendo que un análisis más amplio y profundo de los datos sobre delitos pasados puede predecir (y prevenir) delitos futuros.

Por ejemplo, el Departamento de Policía de Los Ángeles ya está empezando a usar PredPol, un software que analiza años de estadísticas previas sobre delitos de propiedad como allanamientos de morada y robo de vehículos, divide el mapa de vigilancia en zonas de 46 kilómetros cuadrados, calcula la distribución y frecuencia histórica de los delitos que se han cometido en esas zonas y finalmente informa a los oficiales de cuáles deben ser patrulladas con mayor atención.

PredPol es solo la primera de muchas tecnologías concebidas para la predicción del crimen. Con la detección de los disparos, dicha predicción alcanzará cotas inimaginables. Lo cual nos recuerda cada vez más a Minority Report.

El Kissenger es un gadget que, gracias a la háptica, puede enviar besos a otra persona a través del smartphone, es decir, besos que se notarán físicamente en la mejilla o en los labios, casi como si fueran de verdad.

El nombre Kissenger es un híbrido de "Kiss" (beso, en inglés) y "ssenger" (abreviatura de messenger: mensajero).

Besos a distancia

El procedimiento para besar es sencillo: El teléfono se introduce en el gadget, que contiene un área de silicona con sensores de fuerza de alta precisión. Estos sensores tienen la capacidad de medir la fuerza que ejercen los labios durante el beso.

Entonces, el dispositivo envía estos datos a la app del teléfono que a su vez los transmite por Internet en tiempo real al aparato del destinatario del beso. El Kissinger también cuenta con sensores miniatura que reproducen los datos sobre la fuerza que ejercen los labios de quien envía el beso.

El dispositivo está en su fase de prototipo pero se espera que a fin de año salga al mercado.

Uno de los mayores generadores tanto de tráfico como de contaminación en las grandes ciudades en la búsqueda de aparcamiento. Hasta un 30% del volumen del tráfico del centro de las grandes ciudades procede de esta búsqueda.

La movilidad del futuro, pues, no será tal hasta que no se implemente un aparcamiento automatizado y conectado. Es decir, un aparcamiento inteligente.

Los sensores del futuro

La semana pasada tuvimos la oportunidad de visitar la fábrica de sensores de Bosch, en Madrid, donde se está dando pasos agigantados hacia el aparcamiento inteligente: un aparcamiento que ya no consumirá combustible ni tiempo superfluo de los usuarios.

Bosch está desarrollando soluciones inteligentes basadas en la conectividad, capaces de simplificar la búsqueda de plazas libres, al emplear aplicaciones basadas en la “nube”. Bienvenidos al smart parking.

Las soluciones presentadas que me parecieron más sorprendentes son las siguientes.

Remote park assist y Home Zone park asssit

Presentado en el marcado en 2015, Remote park assist es un sistema en el que el conductor puede estacionar desde su teléfono móvil. Todo lo que hace falta es presionar un botón del smartphone para que el coche maniobre automáticamente en la plaza de estacionamiento previamente detectada y medida por los sensores de ultrasonidos. Tan pronto como se suelta el botón, el sistema de asistencia se detiene.

Reconoce automáticamente obstáculos eventuales

Una de las grandes ventajas de este sistema es que se puede llevar a cabo desde el exterior del vehículo. Por ejemplo, a la hora de estacionar en un sitio demasiado estrecho, que nos dificultará salir del coche.

Una alternativa a este sistema es el Home Zone park assist. Esta función está diseñada para maniobras recurrentes de aparcamiento, por ejemplo para estacionar en el parking privado. El conductor únicamente debe enseñarle al sistema la maniobra una sola vez en una simulación y luego guardarla. El sistema emplea doce sensores de ultrasonidos y una cámara de vídeo estéreo.

Conectividad total

Si estos sistemas ya parecen de ciencia ficción, el verdadero avance llega con el aparcamiento conectado, es decir, que busca e informa sobre plazas libres. Imaginemos un parking al que llegamos con nuestro coche, nos bajamos y, tras activar el estacionamiento automático a través de nuestro smartphone, el vehículo accede al parking y busca sitio por él mismo. Cuando hemos acabado nuestras gestiones, regresamos a la puerta del parking, llamamos al coche tipo “KITT, ven a buscarme”, y el coche aparece de nuevo frente a nosotros.

Este tipo de aparcamiento totalmente automatizado requerirá de una infraestructura de parking inteligente, sensores a bordo de los vehículos y conectividad. Todo esto empezará a ponerse en marcha antes del año 2020.

Un paso más adelante será el aparcamiento automatizado en la calle. Imaginemos sensores instalados en el pavimento, del tamaño de un CD, con baterías que duran 7 años, y bajo el paraguas del Internet de las Cosas. Un mapa en tiempo real nos ofrecerá qué lugares están libres para aparcar en las calles del centro de las ciudades. Todo más fácil. Todo más conectado. Todo más inteligente.

LineFORM, un dispositivo que es una mezca entre un wearable y un robot inteligente, ha sido diseñado en el MIT y su aspecto de serpiente se adapta su forma para realizar diversas funciones.

Desarrollado por Ken Nakagaki, Sean Follmer y Hiroshi Ishii, del Tangible Media Labs del MIT, este prototipo que podéis ver funcionando en el siguiente vídeo, emplea servomotores para el movimiento y la forma a adoptar y sensores táctiles repartidos a lo largo del cuerpo el entorno.

LineFORM se ajusta para articularse como un teléfono móvil, una pulsera inteligente o incluso una lámpara gracias a un grupo de pequeños motores conectados a un Arduino Mega, cubiertos por elastano o spandex y equipados con sensores inteligentes.

Una versatilidad enorme que podría todavía verse incrementada a través de la adaptación de elementos como pantallas, altavoces, antenas, cables o bombillas.

El robot Minus no ejecuta movimientos preprogramados, sino que se fija en todo el que se acerca a él y escoge con quien interactuar usando cámaras y sensores.

Todo esto se ha montado en un robot industrial de ABB, tal y como podéis ver en el siguiente vídeo.

El robot está instalado en The Design Museum, en Kensington, pero debido a su tamaño y a la fuerza que es capaz de imprimir (levanta hasta 300 kg), está instalado en un espacio aislado del público.

Su creadora es Madeline Gannon: «el proyecto se basa en una combinación de datos capturados por los sensores, algoritmos de simulación que dirigen los movimientos y el comportamiento del robot, y un software propio basado en gestos.»

El enorme robot recibió el nombre de Mimus como un juego de palabras doble: de la palabra latina de 'mimick' (imitar), mimus es también el género de la familia de los sinsontes, un ave con una gran capacacidad para imitar sonidos.

Vía | Microsiervos

La precisión que se está alcanzando con las manos robóticas es asombrosa, pero todavía dista de ser perfecta. Ahora investigadores de la Universidad Carnegie Mellon han ideado una forma de mejorar las habilidades de inspección y manipulación de los robots.

El equipo ha montado una pequeña cámara a la mano de la máquina, lo que le permite rastrear rápidamente su entorno y la posición de la mano en tiempo real. Los investigadores creen que la colocación de cámaras y sensores en las manos de los robots podría ser mucho más eficaz que otros métodos gracias a que los sensores son cada vez más pequeños.

¿Solo basta con poner cámaras?

La solución propuesta por los investigadores de la Universidad Carnegie Mellon no es tan simple con poner cámaras en las manos del robot. Lo importante es que el robot sea capaz de ver con precisión el entorno.

Para ello, además de las imágenes, éstas deberán complementarse con radares que permitan crear un mapa 3D del espacio alrededor de la mano en tiempo real.

Existen algoritmos capaces de hacer algo así, pero aún requieren de mucha potencia de cálculo. Sin embargo, al montar la cámara en un brazo robótico con la mano a la vista puede hacer las cosas mucho más simples.

La geometría de la mano limita la forma en que la cámara es capaz de moverse, y mediante el seguimiento de forma automática del ángulo de la articulación, es posible producir muy rápidamente mapas de alta calidad del entorno, incluso durante un movimiento rápido. Los investigadores han demostrado este enfoque en su Articulated Robot Motion for SLAM (ARM-SLAM) utilizando una pequeña cámara de profundidad unida a un brazo manipulador ligero, el Kinova Mico.

Hasta ahora la suma de sensores de fuerza o de presión convencionales resultaba problemática porque el cableado puede ser muy enrevesado, propenso a la rotura y susceptible a interferencias con motores eléctricos u otros dispositivos electromagnéticos. Sin embargo, una sola fibra óptica puede contener varios sensores ópticos.

Según Srinivasa Siddhartha, profesor asociado de robótica:

Todavía nos queda mucho por hacer para mejorar este enfoque, pero creemos que tiene un enorme potencial para la tareas de manipulación de un robot.

Vía | Gizmag