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Ahorra dinero en reparaciones de auto con esta aplicación

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Una nueva aplicación que analiza los sonidos y las vibraciones de los vehículos para detectar problemas, podría ahorrar a los conductores más de cien dólares por año.

Ya existen apps para casi cualquier cosa que podamos imaginar, incluido el campo médico, y en los próximos años, es posible que también la “salud” de tu automóvil se pueda diagnosticar con una aplicación para teléfonos inteligentes, gracias al trabajo de investigación de los ingenieros del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT).

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El sistema funciona convirtiendo el micrófono y los acelerómetros de un teléfono en una especie de «estetoscopio automotriz» que analiza los sonidos y las vibraciones que produce un automóvil para detectar problemas, incluso antes de que el vehículo presente síntomas obvios.

La aplicación de MIT tiene el potencial de ahorrarle a los conductores de automóviles un promedio de $125 dólares por año, y ese ahorro podría ser de hasta $600 dólares por año para camiones, según afirma Joshua Siegel, uno de los investigadores y autor de un artículo reciente que describe este proyecto. Explica también que el millaje por galón de gasolina posiblemente podría aumentar en algunos puntos porcentuales para todos los vehículos, aportando así más ahorros.

Nosotros nos dimos a la tarea de contactar a los miembros del proyecto, quienes nos explicaron los avances. «En este momento, podemos diagnosticar varios problemas comunes de motores y suspensiones», dijo Siegel a Digital Trends. «Nuestros diagnósticos de motores incluyen identificar las fallas de encendido y optimizar los cambios de filtros a tiempo, mientras que nuestros diagnósticos de suspensión incluyen identificar desequilibrios de las ruedas y las variaciones en la profundidad de la banda y la presión de los neumáticos».

Como sucede con gran parte de la tecnología emergente actual, Siegel y su equipo implementaron los avances recientes en algoritmos de inteligencia artificial y computación basada en la nube. Gracias al aprendizaje automático, cuantos más datos pueda recopilar la aplicación, más mejorará su rendimiento.

«Para cada diagnóstico o pronóstico, recopilamos datos del sensor o de los sensores de cada vehículo que mejor puedan medir la manifestación física de un defecto, y luego entrenamos modelos para buscar ciertas ‘huellas digitales’ características de cada tipo de falla», nos explicó Siegel.

Por ejemplo, para analizar los filtros de aire la aplicación, escucha cómo el vehículo «respira», y así detectar qué tan obstruido está el flujo de aire. Para las fallas de encendido, la app escucha lo que Siegel llamó el «sonido característico» que tiende a preocupar a los conductores y que indica que algo está mal. Y al medir las vibraciones, la aplicación puede detectar los desequilibrios de las ruedas.

«Podemos hacer esto porque los sensores de tu teléfono, es decir, el mismo micrófono que usas para hablar y el mismo acelerómetro que utiliza tu smartphone para rotar la pantalla cuando cambia de vertical a horizontal, son mucho más sensibles a pequeños cambios que lo que un ser humano puede detectar», nos explicó.

El equipo de MIT actualmente está probando la aplicación internamente con resultados prometedores, dijo Siegel. En el futuro, el equipo entrenará la aplicación en varios tipos de vehículos para agregarlos a su base de datos, con la esperanza de que la aplicación funcione en cualquier tipo de vehículo de consumo.

Un artículo que detalla la investigación se publicará en la edición de noviembre de la revista Engineering Applications of Artificial Intelligence.

Milenka Peña
Former Digital Trends Contributor
Milenka Peña es periodista, escritora, productora y conductora de radio y televisión, nominada a los Premios Emmy por…
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