📘 UD3 P2 CA3.1 Sensores en Inteligencia Artificial y la diferencia entre sensorización y percepción

CRITERIOS DE EVALUACIÓN
▪ CA3.1 – Conocer los tipos básicos de sensores utilizados en la inteligencia artificial y la diferencia entre sensorización y percepción.

1. ¿Qué es un sensor?

Un sensor es un dispositivo que detecta fenómenos físicos o químicos del entorno y los transforma en señales eléctricas o datos digitales que un sistema computacional puede procesar.

👉 Los sensores son los sentidos de las máquinas.
Sin ellos, una IA no tendría información del mundo real, solo funcionaría con datos previamente almacenados.

🔎 Sensores de visión

• Cámara digital → capta luz y genera imágenes (píxeles).
• Cámara infrarroja → detecta radiación térmica, útil en visión nocturna.
• LIDAR (Light Detection and Ranging) → mide distancias con un láser, usado en coches autónomos.
• Sensores de profundidad (Kinect, RealSense) → captan volumen 3D.

👉 Ejemplo: un coche autónomo detecta peatones con cámaras y LIDAR.

🎤 Sensores de sonido

• Micrófonos → captan ondas sonoras y las convierten en datos digitales.
• Sensores ultrasónicos → emiten un sonido inaudible y miden el eco para calcular distancias.

👉 Ejemplo: un robot aspirador detecta obstáculos con ultrasonidos.

📡 Sensores de posición y movimiento

• Acelerómetro → mide la aceleración en un eje (si un objeto se mueve más rápido o más lento).
• Giroscopio → mide la rotación y la orientación.
• GPS → localiza un dispositivo en coordenadas globales.

👉 Ejemplo: el móvil cambia de horizontal a vertical gracias al acelerómetro y giroscopio.

✋ Sensores táctiles

• Sensores de presión → detectan el contacto y la fuerza.
• Sensores capacitivos → detectan el toque con el dedo (como las pantallas táctiles).
• Sensores hápticos → recrean el tacto en interfaces de realidad virtual.

👉 Ejemplo: un robot detecta si está agarrando un objeto con demasiada fuerza.

🌡️ Sensores ambientales

• Temperatura → miden grados (ej. termómetro digital).
• Humedad → miden el nivel de agua en el aire.
• Gases → detectan CO₂, monóxido de carbono, etc.
• Luz → fotodiodos que miden intensidad luminosa.

👉 Ejemplo: un invernadero inteligente regula la ventilación según los sensores de humedad y temperatura.

🚗 Sensores de proximidad

• Infrarrojos (IR) → detectan si hay un objeto cerca.
• Ultrasónicos → miden la distancia mediante eco.
• Radar → ondas de radio que detectan objetos y su velocidad.

👉 Ejemplo: los coches con sensores de aparcamiento.

🧬 Sensores biométricos

• Huella dactilar → reconocimiento por impresión digital.
• Escáner de iris o retina → usa patrones oculares únicos.
• Reconocimiento facial → cámara + IA que identifica rostros.
• Monitor de ritmo cardíaco → detecta pulsaciones.

👉 Ejemplo: desbloqueo de móviles por huella o cara.

📌 Resumen

• Sensorizar = recoger datos (ej. cámara → píxeles).
• Percepción = interpretar esos datos (IA → “es una mano haciendo tijeras”).
• Los sensores son los sentidos de las máquinas: vista, oído, tacto, olfato y orientación.

2. Sensorización: datos en bruto

La sensorización consiste en captar datos sin interpretarlos.

• La cámara captura una imagen → la guarda como una cuadrícula de millones de números (píxeles con valores de color).
• El micrófono graba un sonido → lo guarda como una onda digital con valores de amplitud.
• Un termómetro digital mide 25 ºC → lo transforma en el número 25.

En este proceso no hay significado, solo registros numéricos.
👉 La cámara no “sabe” que está viendo una mano, un árbol o una cara. Solo almacena números que representan colores y posiciones.

3. Percepción: interpretación de datos

La percepción es el paso posterior: cuando un sistema inteligente interpreta esos datos y les asigna un significado útil.

• Una IA entrenada con imágenes puede deducir:
  • “Estos números corresponden a una mano haciendo tijeras”.
• Un sistema de reconocimiento de voz transforma ondas sonoras en palabras:
  • De vibraciones → “Hola, ¿qué tal?”.
• Un sensor de movimiento puede percibir que alguien camina cerca.

👉 La percepción convierte datos crudos en información comprensible para tomar decisiones.

4. Diferencia clave: sensorización vs. percepción

• Sensorización = recoger datos.
• Percepción = interpretar datos.

Ejemplo en piedra, papel y tijera:

• Sensor (cámara): registra una imagen con píxeles → datos en bruto.
• Percepción (IA): interpreta esos píxeles y determina si la mano está en forma de piedra, papel o tijeras.

5. La importancia de los sensores en IA

Los sensores permiten que los sistemas de inteligencia artificial interactúen con su entorno en tiempo real.

• Sin sensores: un robot no podría saber dónde está, qué tiene delante ni qué ocurre a su alrededor.
• Con sensores: la IA recibe información del mundo y puede tomar decisiones basadas en ella.