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¿Qué son los datos de los sensores?

Los datos del sensor son la salida de un dispositivo que detecta y responde a algún tipo de entrada del entorno físico. La salida se puede utilizar para proporcionar información a un usuario final o como entrada a otro sistema o para guiar un proceso. Los sensores se pueden utilizar para detectar casi cualquier elemento físico. Los datos de los sensores son un componente integral del Internet de las cosas (IoT) y los entornos e iniciativas de computación perimetral. 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 desde los dispositivos de detección proporciona una gran cantidad de información que suele ser fundamental para la toma de decisiones empresariales. Es un gran desafío de datos que las empresas están abordando con análisis de datos de sensores.

¿Cómo funcionan los datos del sensor?

Los sensores recopilan y generan información en función de las condiciones físicas que los rodean. Los sensores suelen incluir lo siguiente: un procesador para convertir señales físicas en datos digitales; capacidades de comunicación para transmitir datos a personas o máquinas; y una fuente de energía.

Los sensores de IoT toman lecturas físicas y las transmiten a la nube para su procesamiento. IoT es una gran red de sensores inalámbricos que contiene una matriz de dispositivos IoT con sensores conectados. Los sistemas de sensores inalámbricos combinan transductores especializados con una infraestructura de comunicaciones para monitorear y registrar las condiciones en varios lugares. Los dispositivos IoT se comunican entre sí sin intervención humana. Los datos del sensor IoT existen en tres etapas en la red que involucran elementos de gestión de datos:

Creación. El sensor recoge señales y las convierte en datos.
Transmisión. Los datos generados se envían a otras máquinas mediante protocolos de red, como el transporte de telemetría MQ, el protocolo de transferencia de hipertexto y el protocolo de aplicación restringida. Los métodos de transmisión varían según los requisitos de tolerancia a pérdidas, seguridad y puntualidad.
Almacenamiento. Los datos se almacenan en varios formatos y se accede a ellos para su uso, análisis de datos y pronósticos. En algunos casos, se envía en tiempo real inmediatamente después de la creación. En otros, se almacena durante un período de tiempo antes de enviarse a su próximo destino en 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 basado en la nube se utiliza para datos de sensores de gran volumen.

Tipos de sensores

Los sensores generalmente reciben el nombre del parámetro físico que miden. La siguiente es una lista de tipos de sensores y cómo funcionan:

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 en función de la intensidad; y semiconductores que detectan la temperatura basándose en la conductividad de un semiconductor.
Sensores de proximidad detectar 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.
Sensores de gases, como los sensores 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 del aire; alcoholímetros que detectan alcohol en el aire; y sensores de humedad que miden el contenido de agua del aire.
Sensores de nivel incluyen sensores de nivel de punto que miden el nivel de un material líquido o 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.
Sensores de luzcomo las resistencias dependientes de la luz, miden los cambios en la resistencia del circuito para determinar los cambios en la intensidad de la luz.
Sensores de presión son dispositivos como un medidor de tensión, que tiene un elemento de resorte que cambia de forma a medida que se aplica la fuerza, afectando la resistencia y cambiando la lectura de presión. Los sensores de presión diferencial miden la diferencia entre dos presiones conectadas a cada lado del sensor.
Sensores químicos incluyen sensores de cloro residual que miden la cantidad de cloro en el agua. Los sensores de PH verifican la actividad de iones de hidrógeno en una solución para medir su acidez.
Sensores biomédicos abarcan dispositivos médicos, como sensores ópticos de frecuencia cardíaca, que usan diodos sensibles a la luz para determinar los cambios de volumen en los capilares sobre la muñeca de una persona. También incluyen oxímetros de pulso que hacen brillar una luz de diodo emisor de luz a través del dedo de un paciente, analizan el carácter de la luz y usan esos datos para determinar la cantidad de oxígeno en la sangre.

Los sensores biométricos se utilizan en una variedad de dispositivos IoT.

Ejemplos de datos de sensores

Una de las primeras implementaciones de datos de sensores fue en la Segunda Guerra Mundial, donde se utilizó el radar para detectar objetos que antes no habrían estado dentro del alcance de la vista. Los siguientes ejemplos de sensores y tipos de técnicas de procesamiento de datos de sensores ofrecen información sobre el número y la diversidad de sus aplicaciones y casos de uso:

Acelerómetros detectar cambios en la aceleración gravitacional en dispositivos, como teléfonos inteligentes y controladores de juegos, para determinar la aceleración, la inclinación y la vibración.
Fotosensores detectar la presencia de luz visible, transmisión infrarroja o energía ultravioleta.
LIDARun método de detección, búsqueda de rango y mapeo basado en láser, generalmente utiliza un láser pulsante de baja potencia y seguro para los ojos junto con una cámara.
Dispositivos de carga acoplada almacenar y mostrar los datos de una imagen de tal manera que cada píxel se convierta en una carga eléctrica. la intensidad de la carga en un dispositivo de carga acoplada está relacionada con un color en el espectro de color.
Sensores de red inteligente proporcionar datos en tiempo real sobre las condiciones de la red, detectar cortes, fallas y carga, así como activar alarmas. Son importantes para el funcionamiento de las ciudades inteligentes.
Sensores de giroscopio capturar la velocidad y la rotación alrededor de un eje de un objeto. Por ejemplo, los sensores de giroscopio permiten que los teléfonos móviles detecten la velocidad a la que van y la dirección en la que miran.
sensores infrarrojos medir el calor en el aire circundante y detectar la radiación infrarroja. Se utilizan en dispositivos de advertencia de gas, detectores de llama y medición de temperatura de precisión.

Datos de series temporales frente a datos de sensores

Los términos datos de series temporales y datos de sensores tienen un significado similar. Los datos del sensor pueden ser datos de series temporales y viceversa. El término datos del sensor enfatiza la fuente de datos y el método de recopilación de datos. Estos datos provienen de sensores. El término datos de series de tiempo enfatiza el hecho de que una lectura de datos o un punto de datos determinado representa algún aspecto del mundo físico durante un período de tiempo. Los datos de series temporales son una serie de datos recopilados en diferentes puntos en el tiempo 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 del mercado de valores durante un período de tiempo son datos de series temporales que no provienen de lecturas de sensores. Los datos de series temporales pueden entregar datos en lotes o en un flujo continuo. Los datos transmitidos pueden ser difíciles de almacenar y administrar debido al volumen de datos creado. A menudo, requiere el uso de inteligencia artificial (IA) para procesar. Aprenda cómo el big data y la IA trabajan juntos para procesar datos y entrenar algoritmos de IA y aprendizaje automático. Esto se actualizó por última vez en enero de 2023 Continuar leyendo Acerca de los datos de los sensores Profundice en Internet de las cosas empresarial