(untitled) (Jóvenes en la Ciencia, 2024)
Este estudio exploró la relación entre los patrones de moteado generados por una fibra óptica plástica expuesta a soluciones de azúcar en diferentes concentraciones y la posibilidad de utilizar redes neuronales para clasificar dichas soluciones. Se realizaron experimentos con dos fibras ópticas, variando la concentración de azúcar y capturando imágenes de los patrones de moteado. Estas imágenes fueron procesadas digitalmente para extraer características relevantes y posteriormente ser utilizadas para entrenar redes neuronales convolucionales. Los resultados obtenidos mostraron que las redes neuronales lograron clasificar las concentraciones de azúcar con una precisión de 91% y 88% para cada fibra, respectivamente. Estos hallazgos sugieren que los patrones de moteado pueden contener información discriminante sobre la concentración de solutos y que las redes neuronales son una herramienta eficaz para extraer dicha información. A largo plazo, esta investigación podría contribuir al desarrollo de sensores ópticos basados en fibras ópticas para aplicaciones en monitoreo ambiental y control de procesos industriales, ofreciendo una alternativa más económica y menos invasiva a las técnicas convencionales.