Un innovador método de transmisión óptica permite alimentar dispositivos IoT en entornos iluminados u oscuros, combinando lentes ajustables, visión artificial e inteligencia artificial.
Un equipo de investigadores del Institute of Science Tokyo ha presentado el primer sistema automático y adaptable de transmisión óptica inalámbrica de energía (OWPT) basado en LED, capaz de operar sin interrupciones tanto en entornos iluminados como en completa oscuridad. La solución, que integra técnicas de visión artificial e inteligencia artificial, está diseñada para alimentar múltiples dispositivos IoT en interiores de forma segura, eficiente y a bajo coste.
Una alternativa segura y sostenible frente a baterías y cables
El crecimiento del Internet de las Cosas ha intensificado la necesidad de contar con métodos de alimentación flexibles y sostenibles. Las baterías exigen sustituciones frecuentes y los cables limitan la movilidad, lo que ha impulsado la investigación en tecnologías OWPT, que transmiten energía a través del espacio libre mediante luz que es captada por receptores fotovoltaicos.
Aunque la mayoría de desarrollos se ha centrado en sistemas basados en láseres, su uso en interiores presenta restricciones debido a los límites de exposición segura para ojos y piel. En cambio, los sistemas basados en LED son más seguros, económicos y fáciles de controlar, aunque presentan desafíos como la pérdida de potencia a larga distancia o las variaciones en el rendimiento según la iluminación ambiente.
Un sistema dual, automático y adaptable
Para superar estas limitaciones, el profesor Tomoyuki Miyamoto y el investigador doctoral Mingzhi Zhao, del laboratorio para la Investigación Interdisciplinaria del Futuro de Science Tokyo, han desarrollado un innovador sistema OWPT LED capaz de adaptarse automáticamente a condiciones de luz diurna o nocturna. Su trabajo fue publicado en la revista Optics Express en octubre de 2025.
El sistema incorpora una óptica de doble lente —una lente líquida de distancia focal ajustable combinada con una lente de imagen— que modula el tamaño del haz en función de la distancia y del tamaño del receptor fotovoltaico. Esto garantiza una transmisión de energía optimizada incluso a varios metros.
Precisión gracias a motores paso a paso, sensores y visión por IA
El haz de luz se dirige mediante un reflector ajustable controlado por dos motores paso a paso que permiten orientar la proyección en ambos ejes. Para asegurar la alineación exacta con los receptores fotovoltaicos, los investigadores integraron una cámara de profundidad con sensores RGB e infrarrojos. El sensor RGB detecta la posición del receptor, mientras que el sensor IR identifica el punto de impacto del haz.
Los receptores fotovoltaicos, por su parte, están rodeados de material retroreflectante, que devuelve la luz infrarroja de la cámara y facilita su detección incluso en total oscuridad. El sistema incorpora además una red neuronal convolucional basada en el algoritmo SSD (Single Shot MultiBox Detector), que mejora la identificación del área de recepción y reduce interferencias visuales.
Alimentación secuencial para múltiples dispositivos IoT
Gracias a esta combinación de óptica adaptable, control motorizado e inteligencia artificial, el sistema es capaz de alimentar de forma secuencial y sin interrupciones varios receptores fotovoltaicos de diferentes tamaños, situados a distintas distancias. En las pruebas realizadas, logró una transmisión estable de energía hasta cinco metros, tanto en entornos iluminados como en completa oscuridad.
Un avance clave para infraestructuras IoT en interiores
“Nuestro sistema auto-OWPT ofrece una solución estable y versátil para la transmisión inalámbrica de energía”, destaca Miyamoto. “Tendrá un papel fundamental en la construcción de infraestructuras IoT sostenibles, especialmente en fábricas inteligentes, hogares y otros entornos interiores donde la alimentación inalámbrica segura y escalable es esencial”.
El desarrollo abre la puerta a un nuevo modelo de alimentación para dispositivos conectados, reduciendo la dependencia de baterías tradicionales y facilitando despliegues más flexibles en entornos industriales, residenciales o comerciales.
(Institute of Science Tokyo)
