Investigadores de la UPC en Terrassa convierten en imagen los acordes del bajo de una canción del grupo 'Queen'

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Imagen de: Derek Truninger (UNSPLASH)

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Imagen fija de speckle registrada con el sistema 'Best Pixel' mientras sonaba la canción 'Another one bites the dust' del grupo 'Queen'

Cristina Masoller, Pablo Amil, Donatus Halpaap y Jordi Tiana-Alsina son investigadores del Departamento de Física de la UPC en el Campus de Terrassa. El equipo de investigadores ha detectado señales de audio a distancia, sin escuchar al emisor, y las han reconvertido en imágenes aplicando luz láser. El experimento, que se ha realizado grabando los primeros acordes del bajo de la canción 'Another one bites the dust' del grupo británico 'Queen', se ha publicado en la revista 'Optics Express'. El método ha sido bautizado con el nombre 'Best Pixel' y ha contado con la colaboración de científicos italianos de la Università degli studi di Catania.

22/06/2020

En 1980, el grupo británico ‘Queen' liderado por el célebre cantante Freddie Mercury publicó el álbum 'The Game' que incluía el éxito ‘Another one bites the dust'. Ahora, esta célebre canción forma parte de un experimento gracias al cual un grupo de investigadores del grupo de investigación en Dinámica no Lineal, Óptica no Lineal y Láseres (DONLL) de la Universitat Politècnica de Catalunya · BarcelonaTech (UPC) en Terrassa ha conseguido transformar en imágenes las vibraciones provocadas por las célebres notas del bajo de esta canción, sin que los investigadores pudieran oírlas.

La investigadora Cristina Masoller explica que "hay muchos grupos de investigación que trabajan en esta línea. Con nuestro experimento aportamos un nuevo método, que hemos llamado 'Best Pixel', mucho más sencillo y efectivo, con el que podemos visibilizar vibraciones sonoras de una fuente que no oimos."

Y es que 'Best Pixel' consiste en utilizar luz láser para generar una imagen que se mueve con el sonido. Esta imagen se llama 'speckle' y es el producto de la interferencia de ondas captada por una fuente de luz coherente como es el láser. Masoller argumenta que "hemos proyectado luz láser sobre una fuente de sonido que interpreta los acordes del bajo de la canción 'Another one bites the dust' de 'Queen' en unas condiciones en las que no podíamos escucharla. Entonces, debido a las vibraciones, el speckle se mueve. Si grabamos en vídeo este movimiento que nos revela la luz láser, obtenemos una película con una serie de puntos o píxeles que en realidad son la imagen del sonido producido por el bajo. Es como si pudiéramos ver las vibraciones de las hojas de una planta en una habitación provocada por la conversación de dos personas", expone Masoller.


Aplicaciones en el ámbito industrial

Este experimento, que se ha publicado en la revista científica 'Optics Express', se ha realizado en el laboratorio del grupo de investigación DONLL ubicado en el edificio Gaia de la UPC con un láser muy sencillo y económico que emite una luz visible. Pero, según Cristina Masoller, "el experimento se puede realizar también con un láser y una cámara de infrarrojo, por lo que la luz láser y la imagen son invisibles al ojo y sólo se pueden ver con gafas de visión infrarroja."

El método 'Best Pixel' podría tener diferentes utilidades en el ámbito industrial como, por ejemplo, crear detectores remotos de ruido en lugares de difícil acceso para los técnicos, tales como sistemas de ventilación, bombas o sistemas de extracción subterránea o de refrigeración. Con una tecnología basada en 'Best Pixel', los responsables de mantenimiento podrían adelantarse a las averías y monitorizar los equipos, obteniendo imágenes de las vibraciones provocadas por los mecanismos sometidos a un funcionamiento constante y que sufren desequilibrios, desgaste, desalineación, defectos los cojinetes, o grietas y fracturas que pueden causar vibraciones excesivas.

Aparte de Cristina Masoller, en el estudio también han participado los investigadores Pablo Amil, Donatus Halpaap y Jordi Tiana-Alsina, del Departamento de Física de la UPC, y ha contado con la colaboración de científicos de la Università degli studi di Catania.