El desarrollo de sensores más sensibles es una tarea que ocupa actualmente a distintas ramas de la física, ya que cada vez son más utilizados en dispositivos de uso cotidiano. Un ejemplo es el de los utilizados en vehículos, equipados con sensores de proximidad para estacionar o para medir la temperatura ambiente. Inmersos en el concepto de Internet de las Cosas, también se encuentran en los electrodomésticos más modernos, como lavarropas o heladeras, que se conectan a la red y pueden ser monitoreados y operados a distancia.
La investigación fue desarrollada en colaboracion con miembros de un grupo que se especializa en el transporte de ondas en sistemas complejos, de la Universidad de Wesleyan en Middletown, donde Fernández-Alcázar realizó estudios de postdoctorado. Sus aportes estuvieron vinculados al modelado y al análisis teórico de los resultados de los experimentos que se realizaron en los laboratorios de Estados Unidos.
“Los sensores basados en sistemas de puntos excepcionales son muy sensibles y reaccionan ante pequeños estímulos. Uno de los cuestionamientos que tenían es que serían sensibles al ruido, lo que podría opacar las señales y no ofrecer ventajas frente a los sensores convencionales. Por eso, estuvimos trabajando en la incorporación de un nuevo concepto que es el de la no linealidad. Ese efecto, que desarrollamos teóricamente y probamos de manera experimental, permite que si el sistema se quiere desviar pueda volverse robusto y regresar al mismo estado”, explica Lucas Fernández-Alcázar, investigador del CONICET en el Instituto de Modelado e Innovación Tecnológica (IMIT, CONICET – UNNE) y segundo autor del trabajo.
El trabajo fue publicado recientemente en la revista Nature Communications. En las conclusiones, los autores destacan que los resultados, obtenidos a través de un proceso de investigación teórico y experimental, permiten resolver un ferviente debate sobre la eficacia de la detección mediante sensores basados en puntos excepcionales en sistemas activos por encima del umbral de autooscilación.
