La tecnología más avanzada en el campo de la navegación y estabilidad se enfrenta a un desafío oculto: las métricas de giro precisas para dispositivos compactos como los giroscopios MEMS, incluidos en dispositivos tan comunes como nuestros teléfonos inteligentes. Sin embargo, la calibración tradicional enfrenta dificultades que han motivado a un grupo de investigadores a explorar herramientas más modernas, como el aprendizaje automático y profundo, para mejorar la performance.
Usando métodos como XGBoost, reconocido por su precisión predictiva robusta, y los Perceptrones Multicapa (MLP) que pueden trazar patrones complejos y no lineales, los investigadores lograron reducir significativamente el ruido y mejorar la estabilidad de estos dispositivos críticos. Si bien el costo computacional es considerable, el beneficio de aplicar dichos modelos en aplicaciones donde los márgenes de error son mínimos es alto. Mientras que los modelos de aprendizaje profundo pueden ser la solución en campos de alta exigencia como la defensa y el automovilismo, los modelos de aprendizaje automático se perfilan como una selección viable para la electrónica de consumo, gracias a su balance entre eficiencia y costo.
Se estudiaron dos giroscopios MEMS prototipos en un entorno controlado para evaluar el proceso de calibración monitoreando variables como error de frecuencia y la frecuencia resonante de los modos de sensación y manejo. A través de diferentes modelos, se demostró que el uso de múltiples características del giroscopio proporciona mejor información, permitiendo calibraciones más precisas comparadas con métodos tradicionales que generan errores significativos especialmente en condiciones extremas.
El estudio concluye que, en condiciones variables, los modelos de MLP sobresalen al ofrecer estabilidad, aunque exigen más recursos. En cambio, XGBoost ofrece una opción balanceada entre costo computacional y precisión, ideal para aplicaciones menos críticas. El aprendizaje automático promete revolucionar el mercado de los giroscopios MEMS, asegurando operaciones de alta fiabilidad y bajo ruido.
En resumen, el futuro de los giroscopios MEMS podría estar más ligado a la inteligencia artificial que a los enfoques tradicionales de calibración, abriendo un mundo de oportunidad para aplicaciones más seguras y eficientes en cada aspecto de la vida diaria.