Datos de los Sensores

¿Qué son los datos de los sensores?

Los datos de los sensores son la salida de un dispositivo que detecta y responde a algún tipo de entrada del entorno físico. La salida puede utilizarse para proporcionar información a un usuario final o como entrada a otro sistema o para guiar un proceso. Los sensores pueden utilizarse para detectar casi cualquier elemento físico.

Los datos de los sensores son un componente integral de los entornos e iniciativas de Internet de las cosas (IoT) y edge computing. En IoT, casi cualquier entidad imaginable puede equiparse con un identificador único y la capacidad de transferir datos a través de una red. Gran parte de los datos transmitidos son datos de sensores.

El enorme volumen de datos producidos y transmitidos por los dispositivos sensores proporciona una gran cantidad de información que a menudo es fundamental para la toma de decisiones empresariales. Se trata de un reto de big data que las empresas están abordando con el análisis de datos de sensores.

¿Cómo funcionan los datos de los sensores?

Los sensores recogen y generan información a partir de las condiciones físicas que los rodean. Por lo general, los sensores incluyen lo siguiente:

• un procesador para convertir las señales físicas en datos digitales;
• capacidades de comunicación para transmitir datos a personas o máquinas; y
• una fuente de alimentación.

IoT es una gran red de sensores inalámbricos que contiene un conjunto de dispositivos IoT con sensores conectados. Los sistemas de sensores inalámbricos combinan transductores especializados con una infraestructura de comunicaciones para supervisar y registrar las condiciones en diversos lugares. Los dispositivos IoT se comunican entre sí sin intervención humana.

Los datos de los sensores IoT existen en tres etapas en la red que implican elementos de gestión de datos:

1. Creación. El sensor recoge señales y las convierte en datos.
2. Transmisión. Los datos generados se envían a otras máquinas mediante protocolos de red, como MQ Telemetry Transport, Hypertext Transfer Protocol y Constrained Application Protocol. Los métodos de transmisión varían en función de los requisitos de tolerancia a pérdidas, seguridad y puntualidad.
3. Almacenamiento. Los datos se almacenan en diversos formatos y se accede a ellos para su uso, análisis y previsión. En algunos casos, se envían en tiempo real inmediatamente después de su creación. En otros, se almacenan durante un periodo de tiempo antes de ser enviados a su siguiente destino por lotes. Las limitaciones de almacenamiento y ancho de banda pueden dictar la cantidad de datos transmitidos y la forma en que se envían. El almacenamiento en la nube se utiliza para los datos de sensores de gran volumen.

Tipos de sensores

Los sensores suelen denominarse según el parámetro físico que miden. A continuación se enumeran los tipos de sensores y su funcionamiento:

• Los sensores de temperatura incluyen termopares que indican la temperatura midiendo un cambio en el voltaje; sensores infrarrojos que detectan la energía infrarroja emitida e infieren la temperatura basándose en la intensidad; y semiconductores que detectan la temperatura basándose en la conductividad de un semiconductor.
• Los sensores de proximidad detectan la presencia o ausencia de un objeto o material cercano. Los sensores de proximidad inductivos detectan la presencia de un objeto metálico mediante un campo electromagnético. Los fotoeléctricos utilizan un haz de luz para detectar objetos. Los sensores ultrasónicos utilizan el sonido para detectar la presencia de objetos.
• Los sensores de gas, como los de dióxido de carbono, detectan la cantidad de un elemento en el aire. Otros ejemplos de sensores de gas son los sensores de calidad del aire, que detectan sustancias químicas que indican contaminación atmosférica; los alcoholímetros, que detectan alcohol en el aire; y los sensores de humedad, que miden el contenido de agua del aire.
• Los sensores de nivel incluyen sensores de nivel puntuales que miden el nivel de un líquido o material seco e indican si está por encima o por debajo de lo que debería estar. Los sensores de nivel continuo proporcionan una lectura de nivel continua.
• Los sensores de luz, como los resistores dependientes de la luz, miden los cambios en la resistencia del circuito para determinar los cambios en la intensidad de la luz.
• Los sensores de presión son dispositivos como los extensómetros, que tienen un elemento elástico que cambia de forma al aplicar fuerza, lo que afecta a la resistencia y modifica la lectura de la presión. Los sensores de presión diferencial miden la diferencia entre dos presiones conectadas a cada lado del sensor.
• Los sensores químicos incluyen sensores de cloro residual que miden la cantidad de cloro en el agua. Los sensores de PH comprueban la actividad de los iones hidrógeno en una solución para medir su acidez.
• Los sensores biomédicos abarcan dispositivos médicos, como los sensores ópticos de frecuencia cardíaca, que utilizan diodos sensibles a la luz para determinar los cambios de volumen en los capilares situados sobre la muñeca de una persona. También incluyen los oxímetros de pulso que hacen pasar una luz de diodos luminosos por el dedo de un paciente, analizan el carácter de la luz y utilizan esos datos para determinar la cantidad de oxígeno en la sangre.

Ejemplos de datos de sensores

Una de las primeras aplicaciones de los datos de sensores tuvo lugar en la Segunda Guerra Mundial, cuando se utilizó el radar para detectar objetos que antes no estaban al alcance de la vista. Los siguientes ejemplos de sensores y tipos de técnicas de procesamiento de datos de sensores ofrecen una idea de la cantidad y diversidad de sus aplicaciones y casos de uso:

• Los acelerómetros detectan cambios en la aceleración gravitatoria de dispositivos, como teléfonos inteligentes y mandos de juegos, para determinar la aceleración, la inclinación y la vibración.
• Los fotosensores detectan la presencia de luz visible, transmisión de infrarrojos o energía ultravioleta.
• Lidar, un método de detección, telemetría y cartografía basado en el láser, suele utilizar un láser pulsante de baja potencia y seguro para los ojos junto con una cámara.
• Los dispositivos de carga acoplada almacenan y muestran los datos de una imagen de forma que cada píxel se convierte en una carga eléctrica. La intensidad de la carga en un dispositivo de carga acoplada está relacionada con un color del espectro cromático.
• Los sensores de redes inteligentes proporcionan datos en tiempo real sobre las condiciones de la red, detectando cortes, fallos y carga, así como activando alarmas. Son importantes para el funcionamiento de las ciudades inteligentes.
• Los giroscopios captan la velocidad y la rotación alrededor de un eje de un objeto. Por ejemplo, los sensores giroscópicos permiten a los teléfonos móviles detectar la velocidad a la que van y la dirección en la que están orientados.
• Los sensores infrarrojos miden el calor del aire circundante y detectan la radiación infrarroja. Se utilizan en dispositivos de aviso de gases, detectores de llamas y medición precisa de la temperatura.

Datos de series temporales vs datos de sensores

Los términos datos de series temporales y datos de sensores tienen un significado similar. Los datos de los sensores pueden ser datos de series temporales y viceversa.

El término datos de sensores hace hincapié en la fuente de datos y el método de recogida de datos. Estos datos proceden de sensores.

El término datos de series temporales hace hincapié en el hecho de que una determinada lectura o punto de datos representa algún aspecto del mundo físico a lo largo de un periodo de tiempo. Los datos de series temporales son una serie de datos recogidos en distintos momentos y casi siempre incluyen una marca de tiempo.

Los datos de series temporales no siempre se refieren a datos de sensores. Por ejemplo, los datos bursátiles a lo largo de un periodo de tiempo son datos de series temporales que no proceden de lecturas de sensores. Los datos de series temporales pueden suministrarse por lotes o en un flujo continuo.

Los datos en flujo continuo pueden ser difíciles de almacenar y gestionar debido al volumen de datos creados. A menudo, requieren el uso de inteligencia artificial (IA) para su procesamiento. Descubra cómo el big data y la IA trabajan juntos para procesar datos y entrenar algoritmos de IA y aprendizaje automático.