La tecnología ‘Bat-sense’ genera imágenes a partir del sonido, imitando a los murciélagos. Así, con un móvil o cualquier dispositivo podrás ver lo que ocurre en una habitación totalmente a oscuras

Los científicos han encontrado una forma de dotar a objetos cotidianos, como los teléfonos inteligentes y los ordenadores portátiles, de un sentido del entorno similar al de los murciélagos.

El núcleo de la técnica es un sofisticado algoritmo de aprendizaje automático que utiliza los ecos reflejados para generar imágenes, de forma similar a como los murciélagos navegan y cazan mediante la ecolocalización.

El algoritmo mide el tiempo que tardan las ondas sonoras emitidas por los altavoces o las ondas de radio emitidas por pequeñas antenas en rebotar dentro de un espacio interior y volver al sensor.

Analizando inteligentemente los resultados, el algoritmo puede deducir la forma, el tamaño y la distribución de una habitación, así como detectar la presencia de objetos o personas. Los resultados se muestran en forma de vídeo que convierte los datos del eco en una visión tridimensional.

Una diferencia clave entre el logro del equipo y la ecolocalización de los murciélagos es que éstos tienen dos orejas que les ayudan a navegar, mientras que el algoritmo está ajustado para trabajar con datos recogidos desde un único punto, como un micrófono o una antena de radio.

Los investigadores afirman que la técnica podría utilizarse para generar imágenes a través de, potencialmente, cualquier dispositivo equipado con micrófonos y altavoces o antenas de radio.

La investigación, expuesta en un artículo de científicos informáticos y físicos de la Universidad de Glasgow publicado en la revista Physical Review Letters, podría tener aplicaciones en materia de seguridad y atención sanitaria.

El Dr. Alex Turpin y el Dr. Valentin Kapitany, de la Escuela de Ciencias Informáticas y la Escuela de Física y Astronomía de la Universidad de Glasgow, son los autores principales del artículo.

El vídeo muestra cómo se ve a una persona moverse en una habitación absolutamente a oscuras.

«Lo que diferencia esta investigación de otros sistemas es que, en primer lugar, requiere datos de una sola entrada -el micrófono o la antena- para crear imágenes tridimensionales. En segundo lugar, creemos que el algoritmo que hemos desarrollado podría convertir cualquier dispositivo con cualquiera de esas piezas en un aparato de ecolocalización.

Serviría para mantener la seguridad de un edificio sin las cámaras tradicionales, captando las señales reflejadas por un intruso. Lo mismo podría hacerse para controlar los movimientos de pacientes vulnerables en residencias de ancianos. Incluso se podría utilizar el sistema para seguir la subida y bajada del pecho de un paciente en entornos sanitarios, alertando al personal de los cambios en su respiración.

El artículo describe cómo los investigadores utilizaron los altavoces y el micrófono de un ordenador portátil para generar y recibir ondas acústicas en el rango de los kilohercios. También utilizaron una antena para hacer lo mismo con sonidos de radiofrecuencia en el rango de los gigahercios.

En cada caso, recogieron datos sobre las reflexiones de las ondas tomadas en una habitación mientras una sola persona se desplazaba. Al mismo tiempo, también registraron datos sobre la habitación mediante una cámara especial que utiliza un proceso conocido como tiempo de vuelo para medir las dimensiones de la habitación y proporcionar una imagen de baja resolución.

Combinando los datos del eco del micrófono y los datos de la imagen de la cámara de tiempo de vuelo, el equipo «entrenó» su algoritmo de aprendizaje automático durante cientos de repeticiones para asociar retrasos específicos en los ecos con las imágenes. Al final, el algoritmo aprendió lo suficiente como para generar sus propias imágenes de gran precisión de la habitación y su contenido a partir de los datos de los ecos, lo que le dio la capacidad de percibir su entorno como un murciélago.

La investigación se basa en trabajos anteriores del equipo, que entrenó un algoritmo de red neuronal para construir imágenes tridimensionales midiendo los reflejos de los destellos de luz mediante un detector de un solo píxel.

El Dr. Turpin añadió: «Ahora hemos podido demostrar la eficacia de esta técnica algorítmica de aprendizaje automático utilizando la luz y el sonido, lo cual es muy emocionante. Está claro que existe un gran potencial para detectar el mundo de nuevas maneras, y estamos dispuestos a seguir explorando las posibilidades de generar más imágenes de alta resolución en el futuro».

El artículo del equipo, titulado «3D imaging from multipath temporal echoes», se publica en Physical Review Letters.

La investigación ha contado con la financiación de la Real Academia de Ingeniería y el Consejo de Investigación de Ingeniería y Ciencias Físicas (EPSRC), que forma parte de UK Research and Innovation (UKRI).