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Extendi\u00e9ndose miles y miles de kil\u00f3metros bajo tus pies, una red de orejas fibrosas escucha. Ya sea que camines sobre fibras \u00f3pticas enterradas o conduzcas un autom\u00f3vil sobre ellas, la actividad sobre el suelo crea una vibraci\u00f3n caracter\u00edstica que perturba ligeramente la forma en que la luz viaja a trav\u00e9s de los cables. Con el equipo adecuado, los cient\u00edficos pueden analizar esa perturbaci\u00f3n para identificar cu\u00e1l fue la fuente y cu\u00e1ndo exactamente estuvo deambulando por all\u00ed.<\/p>\n
Esta t\u00e9cnica de r\u00e1pida proliferaci\u00f3n se conoce como detecci\u00f3n ac\u00fastica distribuida, o DAS, y es tan sensible que los investigadores la utilizaron recientemente para monitorear la cacofon\u00eda de la aparici\u00f3n masiva de cigarras. Otros est\u00e1n utilizando los cables como un instrumento ultrasensible para detectar erupciones volc\u00e1nicas y terremotos: a diferencia de un sism\u00f3metro tradicional atrapado en un lugar, una red de cables de fibra \u00f3ptica puede cubrir un paisaje completo, proporcionando detalles sin precedentes de los ruidos de la Tierra en diferentes lugares.<\/p>\n
Ahora los cient\u00edficos est\u00e1n experimentando con llevar el DAS a un ferrocarril cercano. Cuando un tren circula a lo largo de una secci\u00f3n de v\u00eda, crea vibraciones que los analistas pueden monitorear con el tiempo; si esa se\u00f1al cambia repentinamente, podr\u00eda indicar un problema con el riel, como una grieta o una traviesa rota. O si en un paso de monta\u00f1a un desprendimiento de rocas atraviesa la v\u00eda, el DAS podr\u00eda \u201cescucharlo\u201d tambi\u00e9n, advirtiendo a los operadores ferroviarios de un problema que los ojos humanos a\u00fan no hab\u00edan vislumbrado. Los cambios m\u00e1s graduales en la se\u00f1al podr\u00edan revelar el desarrollo de fallas en la alineaci\u00f3n de la v\u00eda.<\/p>\n
Da la casualidad de que en muchas v\u00edas ferroviarias ya circulan cables de fibra \u00f3ptica para conectar todos los equipos de se\u00f1alizaci\u00f3n o para telecomunicaciones. \u00abPara ello se utilizan las instalaciones y la infraestructura ya disponibles, lo que puede reducir el coste\u00bb, afirma el ingeniero Hossein Taheri, que estudia DAS para ferrocarriles en la Universidad del Sur de Georgia. \u201cPodr\u00eda haber algunos ferrocarriles en los que no tengan fibra y sea necesario descansar. Pero s\u00ed, la mayor\u00eda, normalmente ya lo tienen\u201d.<\/p>\n
Para acceder a esa fibra, se necesita un dispositivo llamado interrogador, que dispara pulsos l\u00e1ser a lo largo de los cables y analiza los peque\u00f1os fragmentos de luz que rebotan. Entonces, digamos que una piedra golpea la pista a 20 millas del interrogador. Esto crea una vibraci\u00f3n caracter\u00edstica del suelo que perturba la fibra \u00f3ptica cerca de la v\u00eda y que se refleja en la se\u00f1al luminosa. Como los cient\u00edficos conocen la velocidad de la luz, pueden medir con precisi\u00f3n el tiempo que tard\u00f3 esa se\u00f1al en regresar a su interrogador, se\u00f1alando la distancia hasta la perturbaci\u00f3n con una precisi\u00f3n de 10 metros, o aproximadamente 30 pies.<\/p>\n
Para un tramo de v\u00eda determinado, ya habr\u00eda analizado las se\u00f1ales DAS durante un per\u00edodo de tiempo, creando un perfil de vibraci\u00f3n para un ferrocarril normal y saludable. Cuando los datos del DAS de repente comienzan a mostrar algo diferente, es posible que tenga un problema, que se muestra como un electrocardiograma que detecta un problema con los latidos del coraz\u00f3n humano. \u00abLo que estamos haciendo es perfilar la v\u00eda, buscando cambios en la firma ac\u00fastica\u00bb, dice Daniel Pyke, experto en ferrocarriles y portavoz de Sensonic, que desarrolla tecnolog\u00eda DAS para ferrocarriles. \u201cSabemos qu\u00e9 pista deber\u00eda<\/em> suena como, sabemos lo que es un tren deber\u00eda<\/em> suena como. Y sabemos que si est\u00e1 cambiando, digamos que esta articulaci\u00f3n se est\u00e1 aflojando, es necesario que alguien vaya y lo arregle antes de que se convierta en un problema\u201d.<\/p>\n Pyke dice que el sistema de Sensonic puede monitorear un rastro de 40 kil\u00f3metros (25 millas) en cualquier direcci\u00f3n desde su interrogador. A\u00f1ade que este tipo de sistema que funciona continuamente podr\u00eda reducir el trabajo humano necesario para inspeccionar las v\u00edas del ferrocarril en todo el mundo, un trabajo peligroso dadas las enormes m\u00e1quinas que circulan por ah\u00ed. Si alguien est\u00e1 excavando en los cables en busca de cobre para vender, Sensonic tambi\u00e9n puede detectarlo, o incluso si la gente simplemente pasa caminando, invadiendo las v\u00edas.<\/p>\n Lo m\u00e1s extra\u00f1o a\u00fan es que en la India Sensonic ha estado detectando huellas de elefantes cerca de las v\u00edas del tren, tanto para proteger a las especies como a los pasajeros de un tren. Eso activar\u00eda una alarma para alertar al personal de una posible colisi\u00f3n. \u00abTuvimos que contratar un elefante y pasear por el ferrocarril\u00bb, dice Pyke. \u00abFue uno de los gastos m\u00e1s interesantes que jam\u00e1s haya presentado\u00bb.<\/p>\n El desaf\u00edo es que DAS produce casi tambi\u00e9n<\/em> muchos datos. En lugar de un solo sensor ubicado en un punto a lo largo de una v\u00eda, este se extiende a grandes distancias a lo largo del riel. Por lo tanto, los datos llegan desde 40 metros por el cable de fibra \u00f3ptica y desde 40 kil\u00f3metros de distancia, y cada peque\u00f1o punto intermedio, durante todo el d\u00eda y la noche. \u201cLos archivos que generas son enorme<\/em>, por lo que tendr\u00e1s que utilizar el aprendizaje autom\u00e1tico para automatizarlo\u201d, afirma David Milne, ingeniero de investigaci\u00f3n de la Universidad de Southampton, que estudia DAS y ferrocarriles. \u201cHabr\u00e1 much\u00edsimos datos. Si no tienes una computadora que te ayude, no creo que sea manejable ni econ\u00f3mico\u201d.<\/p>\n Sensonic dice que ha entrenado a la IA con datos ferroviarios reales para reconocer un evento como un desprendimiento de rocas entre todo el ruido. Entonces, una alerta enviada a los operadores ferroviarios tiene un tama\u00f1o de apenas kilobytes. \u00abLos modelos de aprendizaje autom\u00e1tico e inteligencia artificial utilizados para identificar estos eventos se perfeccionan continuamente para mejorar su sensibilidad y reducir las falsas alarmas\u00bb, dice Pyke.<\/p>\n A\u00fan es temprano en el uso de DAS para una variedad de aplicaciones, incluidos los ferrocarriles, por lo que los investigadores todav\u00eda est\u00e1n perfeccionando estos sistemas. \u00abLa detecci\u00f3n ac\u00fastica distribuida es un \u00e1rea que los proveedores y transportistas est\u00e1n explorando para ver si puede avanzar significativamente en los objetivos de seguridad\u00bb, dice Jessica Kahanek, portavoz de la Asociaci\u00f3n de Ferrocarriles Estadounidenses. \u00abCuando los ferrocarriles prueban nuevas tecnolog\u00edas, buscan ver no s\u00f3lo si funcionan en un laboratorio sino tambi\u00e9n si pueden funcionar cuando se exponen a las duras realidades operativas de una red al aire libre que se extiende por todo el continente\u00bb.<\/p>\n Cualquiera que sea el caso de uso, escuchar\u00e1 mucho m\u00e1s sobre DAS en los pr\u00f3ximos a\u00f1os, a medida que la tecnolog\u00eda \u00abescuche\u00bb un n\u00famero creciente de perturbaciones en la superficie.<\/p>\n<\/div>\n