Cinco tendencias en tecnologías de sensores para IoT

El precio, la capacidad y el tamaño suelen ser los tres factores principales que impulsan la implantación de la tecnología de sensores. Más recientemente, otras características como la inteligencia, la eficiencia energética y la naturaleza de estos sensores también se han convertido en factores determinantes. A medida que los sensores se han vuelto más baratos, “inteligentes” y pequeños, han empezado a utilizarse en una amplia gama de aplicaciones, generando una gran variedad de datos.

Según IoT Analytics, hoy en día se conectan una media de cuatro nuevos sensores a cada nuevo dispositivo IoT que se pone en línea. Un tercio de todos los sensores comercializados en 2022 integrarán un dispositivo IoT conectado.

El mercado de sensores IoT basados en MEMS representó por sí solo el 50% de los ingresos mundiales por sensores en 2022, estimados en 10.900 millones de dólares en 2022, con una previsión de crecimiento anual compuesto (CAGR) del 16% hasta 2027.

El mercado de sensores de imagen también es especialmente importante para el IoT, ya que incluye tres de los casos de uso que impulsan su adopción: visión artificial, cámaras de vigilancia conectadas y sistemas avanzados de asistencia al conductor. Y en los próximos años, los biosensores abrirán nuevas oportunidades para el sector sanitario.

Los biosensores, por cierto, integran las cinco tendencias tecnológicas señaladas por IoT Analytics que se espera que cambien el panorama de los sensores IoT en los próximos años. Veamos cada una de ellas en detalle.

1 – Los sensores son cada vez más inteligentes y pueden actuar como dispositivos periféricos – Hay quien dice que los sensores inteligentes son la base de la “verdadera” Internet de los objetos. En opinión de Deloitte, se diferencian de los sensores tradicionales en que son plataformas integradas que incluyen microprocesadores, almacenamiento, software de diagnóstico y herramientas de conectividad capaces de convertir los datos que recogen en información. Las decisiones pueden tomarse de inmediato y los datos sensibles pueden procesarse sin necesidad de enviarlos a otro lugar, ya que los sensores inteligentes pueden procesar las señales directamente (por ejemplo, validar e interpretar los datos, mostrar los resultados o ejecutar aplicaciones analíticas específicas) convirtiéndose prácticamente en dispositivos periféricos.

Según un informe reciente de Allied Market Research , el mercado mundial de sensores inteligentes crecerá a una tasa anual compuesta (CAGR) del 18,6% hasta alcanzar los 143.650 millones de dólares en 2027.

2. Los sensores son cada vez más eficientes desde el punto de vista energético: cada vez más sensores utilizan fuentes de energía renovables para alimentarse, como la energía solar o cinética, lo que elimina la necesidad de sustituir las pilas u otras fuentes de energía. Esta innovación mejora la fiabilidad y longevidad de los dispositivos IoT, especialmente los desplegados en lugares remotos o inaccesibles.

Además, gracias a las avanzadas tecnologías de silicio, algunos sensores pueden seguir funcionando con baterías durante más de 10 años, lo que reduce el coste y el esfuerzo de sustitución de las baterías. Sin embargo, la mejora de la eficiencia se ve contrarrestada por la energía necesaria para aumentar el número de sensores. Por lo tanto, el consumo total de energía de los sistemas a menudo no disminuye y, de hecho, puede incluso aumentar, lo que supone un reto.

3. Los sensores blandos o virtuales complementan cada vez más a los sensores físicos: En algunos casos, instalar un sensor físico resulta poco práctico o muy caro. Algo muy común en la industria química, petroquímica, minera y siderúrgica. Los sensores blandos surgen entonces como la alternativa más viable para generar datos en tiempo real, con fiabilidad.

4. Fusión de sensores (principalmente para conducción autónoma): Casi cualquier sistema autónomo dependerá de varios sensores (incluidos varios tipos de sensores) para tareas de percepción y localización, por ejemplo. Por ejemplo, un coche autónomo puede utilizar telémetros láser y radar para medir distancias, ya que en algunos casos un sensor puede funcionar mejor que el otro. Los tres sensores principales para la conducción autónoma son las cámaras LiDAR, el radar y el 3D (sensores de imagen).

El uso de mediciones procedentes de varios sensores (potencialmente de distintos tipos) es una técnica eficaz para reducir la incertidumbre en las tareas de percepción. Los sensores individuales suelen tener un alcance limitado, un campo de visión limitado o un rendimiento degradado en determinadas condiciones ambientales. Además, en los sistemas de un solo sensor, la degradación de la precisión de las mediciones y el fallo del sensor pueden ser catastróficos. Alternativamente, los sistemas multisensor pueden abordar estos retos mediante la redundancia de sensores individuales (por ejemplo, para proporcionar mediciones de todo el campo de visión o múltiples mediciones de la misma cantidad) o mediante la diversidad de sensores (por ejemplo, utilizando sensores con diferentes características para compensar las limitaciones de otros).

La fusión de sensores puede reducir la incertidumbre al proporcionar datos más completos. Por ejemplo, un sensor de radar puede tener una buena precisión longitudinal, pero menos precisión lateral. Por el contrario, una cámara puede proporcionar una mala estimación del alcance pero una buena estimación de la posición lateral. Al fusionar las mediciones de estos dos sensores, la estimación resultante puede ser precisa tanto longitudinal como lateralmente.

5. Los biosensores están madurando: las previsiones de Expert Market Research para el mercado mundial de biosensores lo sitúan en 34.600 millones de dólares para 2026. Los recientes avances en la investigación de biosensores sugieren que esta tecnología también está casi lista para su uso en segmentos distintos de la salud. Muy utilizados para detectar enfermedades, también tienen algunas aplicaciones en procesos industriales.

Dependiendo de su aplicación, los biosensores también se conocen como inmunosensores, optrodos, espejos resonantes, canarios químicos, biochips, glucómetros o bioordenadores. Los enfoques integrados han proporcionado una mejor perspectiva para el desarrollo de biosensores específicos y sensibles con un alto potencial regenerativo. Los recientes avances en técnicas biológicas e instrumentación que implican el marcado por fluorescencia de nano materiales, por ejemplo, han aumentado el umbral de sensibilidad de los biosensores.

Hoy en día, existen biosensores muy importantes para la detección de múltiples moléculas relacionadas con aplicaciones medioambientales, para la contaminación procedente de diversas fuentes.