En la anterior publicación en el blog, conté cómo habíamos medido la radiación 5G en el Campus de la UPV. Pero, imagina que quieres saber cuánta radiación de antenas de telefonía hay en tu ciudad, no sólo en un lugar concreto. Podrías salir a la calle con un aparato de esos que venden en AliExpress y que ya denuncié, pero claro, la medida no sería fiable y dependería de múltiples factores. Otra opción sería adquirir uno profesional, de esos caros, robustos y precisos, y medir punto por punto de forma controlada y sistemática. Otra opción podría ser más sencilla: usar un exposímetro personal (que tampoco es barato, aunque sí mucho más barato y portátil que el anterior y que puedes llevar en la mochila o en la cintura mientras caminas.
Pues la pregunta que nos hicimos fue: ¿sirven igual? ¿Son fiables las medidas? ¿Podemos confiar en los medidores personales para construir mapas de exposición a campos electromagnéticos de antenas y móviles que sean tan útiles como los que se hacen con equipos profesionales más caros? Pues la respuesta a esta pregunta la hemos dado en nuestro último artículo publicado en la revista Applied Sciences.
¿Qué hicimos?
Medimos la exposición a radiofrecuencias en 38 puntos diferentes de Tarancón (Cuenca) con dos equipos:
- Un medidor de banda ancha profesional (Narda EMR-300).
- Dos exposímetros personales (Satimo EME Spy 140), sujetos a la cintura de un voluntario.
Comparamos los resultados y, como era de esperar, los exposímetros personales tienden a infravalorar la radiación (el cuerpo humano actúa como pantalla). Pero ahí no nos quedamos: buscamos cómo corregir esas diferencias para que los mapas construidos con exposímetros personales se parecieran lo máximo posible a los obtenidos con el medidor profesional.
¿Y cómo lo hicimos?
Probamos varias fórmulas:
- Un único factor de corrección (lo mismo para todos los puntos).
- Dos factores de corrección, distinguiendo si había visión directa de la antena (LOS) o no (NLOS).
- Y lo más interesante: usamos un algoritmo genético, una técnica de inteligencia artificial inspirada en la evolución biológica, para encontrar la mejor combinación de ajustes.
¿Qué encontramos?
Los mapas hechos con exposímetros personales, una vez corregidos, se acercaban mucho a los obtenidos con el equipo profesional. Por lo que realizar un mapa de una ciudad puede ser una tarea sencilla y más barata, a la par que fiable. También encontramos que diferenciar entre zonas con visión directa de la antena y zonas ocultas mejora bastante la precisión de la aproximación. Además, que el algoritmo genético consigue todavía un ajuste mejor, afinando los mapas para que reflejen de manera más realista cómo se distribuye la exposición en la ciudad.
¿Por qué es importante?
Porque si los medidores personales se pueden corregir de esta forma, tenemos una herramienta más barata, accesible y escalable para hacer mapas de exposición en ciudades sin necesidad de grandes presupuestos. Además, podemos monitorear la radiación en tiempo real con voluntarios o redes distribuidas de sensores.
Y todo esto con un último fin: comunicar mejor a la población los niveles de exposición, con mapas fáciles de entender y basados en datos reales, independientes y fiables.
Por tanto, este trabajo muestra que los exposímetros personales, bien calibrados y ajustados, pueden servir para generar mapas fiables de exposición a radiofrecuencias. No sustituyen a los equipos profesionales en precisión absoluta, pero acercan muchísimo los resultados, lo que abre la puerta a campañas más amplias, económicas y participativas.
Un paso más en la idea de hacer visible lo invisible: mostrar, con mapas claros y datos sólidos, cómo nos rodean y nos afectan (muy por debajo de los límites de seguridad) las radiaciones de nuestro día a día.