¿Cómo llevan la información las ondas?

Hace unos meses, coincidí con uno de los protagonistas de esta entrada de blog en la discusión sobre qué magnitudes físicas se varían en las ondas para transmitir la información. Es decir, por ejemplo en WiFi, ¿qué ocurre en la onda para saber si está cifrado o no? @aberiain es ingeniero de telecomunicaciones y recientemente ha defendido su tesis en el campo de RFID, y autor de gran parte de esta entrada. Ante la pregunta planteada en este artículo, dio la siguiente respuesta a continuación de la imagen. Es una explicación simplificada para que se entienda, ya que la transmisión real involucra detalles más complejos. Que la disfrutéis:

Cuando queremos emitir algo (supongamos una palabra digital), utilizamos ondas sinusoidales que modificamos de manera que sus características físicas cambian dependiendo de si queremos emitir un ‘1’ o un ‘0’. Dependiendo del tipo de modificación que hagamos en la onda tendremos una modulación en fase, amplitud o frecuencia. De esta forma, una vez que hemos definido el tipo de modulación, una ristra de ‘1’ y ‘0’ definirá una señal modulada de unas determinadas características en el tiempo. Por supuesto, a cada señal modulada le corresponde una única serie de bits, pero si observamos ristras lo suficientemente grandes, a modo macroscópico (por ejemplo viendo el espectro de frecuencial de la señal mediante transformadas de Fourier) la señal modulada tendrá siempre características físicas similares.

Si ahora introducimos una codificación sencilla, como ésta se aplica a nivel digital y no afecta a la modulación, podemos decir que a nivel macroscópico no seremos capaces de diferenciar una señal codificada de una no codificada.

A modo de ejemplo:

Supongamos que queremos emitir la palabra ‘0101’ con una modulación en fase, de manera que:

‘0’=A·cos (αt)

‘1’=A·cos(αt+π/2)

Por definirlo de alguna manera, el receptor y el emisor quedamos en que cada bit se emitirá durante 2 ciclos. Por lo tanto, el emisor emitirá 2 ciclos de A·cos (αt) seguido de 2 ciclos de A·cos(αt+π/2) seguido de 2 ciclos de A·cos(αt) seguido de 2 ciclos de A·cos(αt+π/2). El receptor, como sabe previo a la comunicación tanto la modulación como la emisión de dos ciclos, puede recuperar sin problemas el 0101.

Ahora añadimos una codificación simple. Supongamos que para codificar el 0101 le sumamos (bit por bit y sin arrastrar) una clave de 4 bits que comparte emisor y receptor. Por ejemplo el 1100. De esta manera, lo que emitiremos será 1001. Es decir 2 ciclos de Acos(αt+π/2) seguido de 2 ciclos de Acos(αt+π/2) seguido de 2 ciclos de Acos(αt) seguido de 2 ciclos de Acos(αt). El receptor recibirá y demodulará igual que ha hecho en el caso anterior la onda que le llega y obtendrá el 1001. A continuación, como ambos comparten clave, se la volverá a sumar a la palabra recibida y del 1001+1100=0101, recupera la palabra original.

Con este ejemplo vemos que por supuesto que la codificación afecta a la onda física que emites, pero la onda en sí, en general sigue siendo una onda con 1s y 0s, y no somos capaces de decir si ha sido codificada, o lo que estamos emitiendo es la información original al observar sin tener ni idea sobre cómo se está llevando la comunicación. En caso de que la comunicación siga un protocolo determinado, como es en el WiFi, y ya cada bloque que se emite tenga una cabecera donde el mismo nos diga qué estándar se está utilizando para la comunicación, se pueden utilizar métodos que, mediante prueba y error consiguen descifrar la palabra clave de codificación. ¡Pero siempre porque se tiene información exacta del protocolo y porque existe una interacción iterativa entre el router y el que intenta conseguir el código!

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Hackers, Heroes of the Computer Revolution

El último libro que he leído ha sido Hackers: Heroes of the Computer Revolution, el cual tiene hasta su propia entrada en la Wikipedia. Antes de leerlo, pedí la opinión hace tiempo a @wicho, coautor de Microsiervos.

@jeibros Sí y sí ;-)Esta reseña es de Alvy, pero concuerdo 100%microsiervos.com/archivo/libros…
— Wicho (@wicho) 25 de febrero de 2013

Se recomienda leer en su versión original, en inglés. El libro describe la historia de los hackers: cómo surgieron, sus motivaciones, métodos, tareas que llevaban a cabo o lugares emblemáticos. Es muy descriptivo, lo cual puede llevar a hacer el libro un poco pesado. No obstante, tiene unas 520 págs que a mí no me fueron tan fáciles de leer. No hay diálogos, ni conclusiones, simplemente es una especie de libro documental muy bien hecho. La veracidad y detalle de los datos yo los tengo lejos de toda duda. Aunque ya digo, en ocasiones pecaba de sobreabundancia de datos, o de pasar demasiadas páginas del libro hablando de una misma persona, o empresa, o movimiento social. El final del libro, con las notas personales del autor y una mirada retrospectiva desde 2010 a todo lo que han sido las décadas anteriores, es sensacional.

No obstante, es bueno leerse el libro un poco más rápido de lo que hice yo, ya que al fin y al cabo, cada uno de los capítulos describe una década o época, desde los 60 hasta los 90. La historia de los primeros pioneros en la informática no me pilla de sorpresa, ya que llevo leyendo sobre ellos mucho tiempo. Al que no haya hecho eso, podrá leer cuáles son los orígenes de Apple, quienes fueron los primeros hackers que quisieron sacar rendimiento económico de sus aficiones, cómo se consideraban puros, o habla de la mítica empresa de juegos de ordenador, Sierra, cuyo juego más importante para mí ha sido el Empire Earth. También queda claro que un ciberdelincuente o alguien que tumbe un sistema en nombre de Anonymous, no es un hacker. Un hacker es alguien que no para de investigar las tripas de un sistema, intentando hacerlo mejor, que funciona de una manera óptima, por el simple hecho de conocer y dominar la tecnología.

Por supuesto, el libro está salpicado de nombres que todavía hoy en día recordamos, como Marvin Minsky, John McCarthy (recientemente fallecido), Steve Jobs, Wozniak, Bill Gates, Captain Crunch (hombre que comenzó hackeando el teléfono por silbidos), y otros no tan conocidos. El párrafo que más me ha gustado del libro, es el siguiente.

I think that hackers—dedicated, innovative,

irreverent computer programmers—are the

most interesting and effective body of

intellectuals since the framers of the U.S.

Constitution . . . No other group that I know

of has set out to liberate a technology and

succeeded. They not only did so against the

active disinterest of corporate America, their

success forced corporate America to adopt

their style in the end. In reorganizing the

Information Age around the individual, via

personal computers, the hackers may well

have saved the American economy . . . The

quietest of all the ’60s sub-subcultures has

emerged as the most innovative and powerful.

—Stewart Brand

Founder, Whole Earth Catalog

Los hackers se clasifican en tres generaciones a lo largo de la historia:

Hackers de la primera generación
Los hackers surgieron en el MIT. Son amateurs, investigan las tripas de los sistemas, intentan entenderlos y mejorarlos. Entre 1964 - 1970 aproximadamente.

Hackers de la segunda generación
En esta época, la informática comienza a extenderse, y cada vez más personas intentan convertirse en hackers, y a hacer programillas por ellos mismos, pequeños programas. El hacking sale del MIT a la calle, y se empiezan a formar comunidades. Entre 1970-1975 aproximadamente.

Hackers de la tercera generación
Hay tanta gente haciendo programas gratuitos y con tanto talento, que algunos hackers como Bill Gates, Jobs y otros de menos renombre, deciden explotar económicamente esto. Comienzan a haber empresas, se dan cuenta de que a pesar de ser una empresa de hacking, no pueden vivir sólo "jugando con su imaginación", sino que hay que lograr vender, y para ello, se empiezan a poner trabas a la copia y a la propiedad intelectual. De 1975 en adelante.

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Post participativo: las barreras líquidas

Este es un fenómeno muy habitual. Si vertéis cierta cantidad de aceite en la sartén, es posible que os queden agujeros así (fuente imagen):

Es decir, queda un agujero, una zona por la que el aceite puede que no se extienda. Algo que resulta paradójico, resultando líquido. De la misma manera, esta tarde estaba en una calle con una ligera pendiente, y caía una tromba de agua. Cuando ya llevaba unos minutos lloviendo, todavía había zonas del suelo que permanecían secas y que el agua se resistía a mojar durante unos cuantos segundos. Lógicamente, todo el suelo termina mojado. Como siempre, una imagen vale más que mil palabras.

¿Cuál es el fenómeno que hace que haya una especie de barreras para los líquidos?

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En un choque frontal contra un vehículo, ¿acelerar o frenar?

No sabía, pero parece que existe un mito o una pregunta muy extendida sobre "¿qué es mejor en un choque frontal contra otro vehículo? ¿acelerar o frenar? De hecho, mi querida serie Cazadores de Mitos tiene un episodio relativo a temas parecidos sobre choques con ciervos.

Bueno, que quede una cosa clara: la práctica que ha de extenderse es que si dos vehículos observan que van a colisionar de frente, lo mejor es que frenen los dos para minimizar la energía del impacto.

fuente

No obstante, en este artículo vamos a partir de la hipótesis de que el coche de delante no frena. Ante esa situación, ¿qué es lo mejor que podemos hacer? Antes del impacto, los vehículos llevan una energía cinética que tras el choque hay que repartir entre los dos, no necesariamente de manera equitativa. Esta energía se disipa en forma de calor, deformación de la carrocería y sonido. Es decir, el choque es inelástico (no es como las bolas de billar, sino que tras el golpe no tienen la misma energía cinética debido a que mucha energía se ha ido en deformación, por ejemplo).

La energía se reparte en función de:

- masa de cada vehículo

- velocidad

- grado de deformabilidad (antes se pensaba que lo mejor era que los vehículos fueran rígidos)

Si pensamos en un choque perfectamente frontal, y que un vehículo se aproxima hacia nosotros con una velocidad v:

DECIDIMOS NO FRENAR

Si llegamos al impacto a una velocidad v, estaremos aportando exactamente la misma energía cinética que el otro vehículo. Considerando condiciones simétricas del problema, es decir, que ambos vehículos tienen la misma masa, tamaño y que se deforman exactamente de la misma manera, la energía del golpe se tiene que repartir de modo similar, y los coches saldrán despedidos en dirección contraria una distancia idéntica.

Ojo, que he dicho que no estoy acelerando, sino que circulo a una velocidad v uniforme. Si estuviese acelerando, aportaría una fuerza extra que el vehículo B no tendría, ya que la fuerza es masa por aceleración.

En cambio, ¿qué ocurre si el vehículo A circula a velocidad v, pero tiene masa menor? En ese caso no hay aportación idéntica de energía, y probablemente el vehículo A salga peor parado que el grande. Esto es debido a que normalmente los coches grandes tienen una parte frontal más larga, y por lo tanto se puede deformar más. Además, probablemente el vehículo grande pueda ser más alto, lo cual tiende a favorecerlo. Por último, por leyes físicas, el vehículo A es más fácil de repeler. En su momento se reclamó un test que tuviese en cuenta la velocidad y masa del vehículo. Incluso aunque el vehículo ligero tenga alta cualificación en seguridad, no se puede comparar su seguridad cuando el impacto es con un coche mucho mayor (FAQ 9), tal y como se puede ver en el siguiente vídeo o este otro:

El test ANCAP realiza sus pruebas de choque frontal con coches de mismo tamaño, peso y a igualdad de velocidad, ya que considera que son las condiciones más cercanas a la realidad para comprobar la seguridad de un vehículo. EuroNCAP no tiene esta modalidad de test, sino que impacta contra una barrera indeformable, pero curiosamente, ambos tests se realizan a una velocidad de 64 km/h. Esto tiene su origen en datos de siniestros de US, que recogen que más de la mitad de accidentes de usuarios con el cinturón de seguridad abrochado, ocurren por debajo de 55km/h (FAQ 7) y 64 lo consideran un buen margen por  exceso.

DECIDIMOS FRENAR

En este caso, recibiríamos el golpe en parado, como si estuviéramos en un semáforo en rojo y se dirigiese un bólido hacia nosotros. Este ensayo sí que es más parecido al de EuroNCAP, ya que su frontal impact crash test es contra una barra deformable. En este caso, el bólido hacia nosotros emplearía la energía en pasar de una velocidad v a 0 y en deformarse, y nosotros usaríamos la fuerza en deformar nuestro coche e impulsarnos en sentido del impacto. Pero la energía que sufriríamos sería la misma (en condiciones simétricas de masa, tamaño y choque perfectamente frontal). Es decir, la energía que aportaba el vehículo en movimiento se divide en mitad y mitad. Lo que puede desequilibrar la balanza a favor de uno o de otro, de nuevo es la masa de los coches.

Recordemos que si estamos parados, pero un coche se aproxima a nosotros a 50 km/h, el impacto para nosotros también es a esa velocidad. En cambio, si nos aproximamos el uno al otro a 50 km/h, el impacto será a 100 km/h. Por lo tanto, queda claro que en un impacto frontal, lo mejor que podemos hacer es frenar.

Esto no es una ciencia exacta, sino una simplificación de la realidad. Existen cada vez más modelos matemáticos que intentan predecir la energía a absorber en los impactos (recomiendo este artículo por su simpleza, este, y este por ser el más completo). El algoritmo más famoso se denomina CRASH3, que tiene en cuenta:
- la velocidad post-impacto de los vehículos
- la energía empleada en el choque se calcula con la archiconocida fórmula de Campbell en este mundillo, que hace una relación lineal entre la velocidad y la deformación.
- el algoritmo usa la masa, la energía y la velocidad final para reconstruir la velocidad pre-impacto, aunque para ello haga unas simplificaciones:

1) condiciones de velocidad simples
2) sistemas de equivalencia de masa y sus correspondientes dinámicas
3) factores de corrección para impactos que no son totalmente frontales.
Paper fuente

Pero un impacto in real-world difícilmente va a ser como estaba previsto en el laboratorio, ya que el choque no será totalmente frontal, o alguna otra razón. De hecho, hay bibliografía científica en la que comparan resultados de EuroNCAP con sus homólogos en otros territorios (IIHS o ANCAP). En el caso europeo, esta es la normativa que rige todas las evaluaciones, medición de daños y puntuación de los modelos.

A lo que hay que añadir la incertidumbre que cada impacto, incluso con vehículos idénticos, es distinto, tal y como se puede ver por ejemplo en este artículo.

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¿Apostamos por la eficiencia de los motores de combustión?

Hace ya unas cuantas semanas, intercambié algunas opiniones con la gente de la recomendable web Nergiza sobre el problema de las emisiones de CO2 del sector del transporte y el problema de los combustibles. El motivo era si merece la pena apostar por mejorar la eficiencia de los motores de combustión y seguir pagando la I+D a centros tecnológicos, universidades y empresas que tratan de mejorarlos. ¿Es la mejor opción hacer una rápida transición hacia el motor eléctrico, que tienen mejores rendimientos en carretera que los motores tradicionales? Esta es la entrevista que salió como resultado, junto al también divulgador @migusant.

Mi opinión es que todavía existe recorrido hacia una mayor eficiencia de los motores de combustión. Se están incorporando al mercado distintas tecnologías que están reduciendo tanto las emisiones como el consumo de combustible: stop&start, desactivación de cilindros, neumáticos eficientes, turbocompresor de geometría variable y el downsizing o miniaturización de motores, por mencionar algunos de los que se me vienen a la cabeza.

Por lo tanto, se está investigando. ¿Es bueno? En mi opinión sí. Claro que hay un límite técnico y físico que no se puede superar. Tradicionalmente las máquinas térmicas tienen rendimientos bastante malos. Sin embargo, distintos estudios demuestran que el estilo de conducción puede mejorar mucho el consumo de combustible, y por lo tanto, las emisiones. Uno ejemplo es este artículo científico, o este otro, que calculó para un modelo concreto un ahorro del 33% mejorando el estilo de conducción, sobre todo en regímenes transitorios de conducción. 

Hemos de ser conscientes de que los fabricantes de automóviles son uno de los mayores tractores de la industria de los países, de la que dependen miles de personas y centenares de empresas proveedoras o de otro tipo. Por lo tanto, no les hace ni pizca de gracia perder pasta o hacer grandes inversiones de dudosa o larga rentabilidad. Según un estudio de SEAT, se tardaría entre 5 y 9 años amortizar el coche eléctrico en las condiciones que se dan en nuestro país. ¿Creemos que ahora una gran marca se puede permitir esa inversión? Tampoco hay muchas ayudas para los usuarios para adquirir vehículos de este tipo. ¿Eso significa que estamos a merced de los fabricantes, que existe la tecnología y que no les da la gana de sacarla al mercado? Es posible que SÍ sea ya posible fabricar coches eléctricos, pero no es la mejor idea por estas razones económicas que he citado, porque los fabricantes todavía no tienen una gama tan completa como en combustión que se adapte a las distintas necesidades de los clientes y porque todavía no está la infraestructura tan desarrollada como haría falta.

Los distintos gobiernos, gracias a medidas como la normativa de límite de emisiones, obligan a los fabricantes a ser más eficientes en último fin. Actualmente, la directiva vigente hasta 2015 persigue una emisión media de vehículos nuevos de 130g/km, o lo que es lo mismo, unos 5'6l/100km, tanto para diesel como para gasolina. Posteriormente se han marcado distintos hitos más ambiciosos, como el de 2020. Los 130 g/km es la cantidad a partir de la cual se imponen multas a los fabricantes, ya que el objetivo real es 120 g/km, a conseguir mediante otras mejoras tecnológicas y el creciente uso de biocombustibles sostenibles. Ojo, que esto no significa que ningún coche pueda superar esta cantidad de emisiones, sino que la flota nueva media de un fabricante no puede pasar de ese valor. Y todavía habría holgura.

Por supuesto, otra posible vía para hacer que los fabricantes se aprieten el cinturón es a través de las ayudas públicas, las cuales son en esencia un intervencionismo político en las empresas.

España cuenta con uno de los mejores centros de investigación en motores de combustión, y os aseguro que no está falto de trabajo: se trata del CMT en Valencia. Por otro lado, los fabricantes no pueden esperar hasta que el coche eléctrico esté totalmente implantado para empezar a fabricarlo, ya que para entonces será muy tarde, tal y como decía @guillealfonsin al final de esta charla, tal y como ocurrió con las locomotoras: desaparecieron la mayoría de empresas que siguieron apostando por el vapor y no por la electricidad.

Un estudio que me convenció y reafirmó mi opinión de que todavía nos queda para la masificación de vehículos eléctiricos, es un informe de KPMG de comienzos de 2013. La siguiente predicción la encontré en el blog de @tgacebo y muestra las espectativas de The Economist con la penetración de los distintos tipos de vehículos según el tipo de motor.

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El cálculo de los neumáticos en Formula1

Desde siempre, los neumáticos han sido parte principal del espectáculo de Formula1. Más aún cuando el proveedor de neumáticos es único y se dan los mismos compuestos para todos los equipos. Esto lleva a quejas relativas a que un neumático conviene a un equipo y no a otro. De hecho, este fin de semana me llegó un twit que insinuaba que la Formula1 se ha convertido en un rubber-racing, es decir, en carreras donde corren las gomas. Yo no estoy muy de acuerdo. Opino (que es lo que se hace en twitter, y no sentar cátedra) que ahora mismo es aerodinámica, aerodinámica, aerodinámica y neumáticos. 

Los equipos de Formula1 usan modelos matemáticos para predecir el comportamiento de los neumáticos. No usan magia, ni datos secretos de la CIA, ni nada parecido. Usan ciencia, publicable en artículos científicos. Por ejemplo, éste es un modelo matemático de comportamiento del neumático.

El comportamiento del neumático del coche no es nada trivial. Depende de las cargas, velocidad, rugosidad del asfalto, temperatura, composición del neumático, que según se va desgastando pierde sus propiedades, o que se deforma. Su modelado es tema de investigación todavía, como lo demuestra este proyecto de investigación europeo: FRICTION, o incluso una revista científica dedicada al neumático.

Uno de los modelos modelos más usados por los equipos de Formula1 también está en la bibliografía. Lo publicó un profesor de universidad en 1989, y tiene el rimbombante nombre de fórmula mágica de Pacejka. Este nombre se debe a que la fórmula no está extraída a partir de un estudio físico del problema, sino de manera empírica, y sus resultados encajan bastante bien en muchas situaciones. No es tan fácil como una ecuación que se pueda impartir en una hora de clase, pero es un modelo muy estandarizado en la competición.

Hans Pacejka lo publicó siendo profesor de la universidad de Delft, y ha estado diseñando fórmulas para su modelo durante los últimos 20 años. Se ha convertido en un estudio básico en cualquier competición automovilística. 

La fórmula de Pacejka permite obtener las fuerzas a las que está sometido un neumático. Cada uno está caracterizado por una serie de coeficientes (de 10 a 20), los cuales sirven para calcular la fuerza longitudinal, lateral y momento de alineamiento del neumático, según los siguientes parámetros:

- el ángulo de deriva

- slip ratio de frenado

- ángulo de caída o camber

- carga que soporte el neumático (aproximadamente 1/4 del peso de coche)

Ejemplo de asignación de valores a los coeficientes. La curva tiene la siguiente pinta:

- En rojo tendríamos el esfuerzo lateral, en función del angulo de deslizamiento (o slip angle).

- En negro tendríamos el esfuerzo longitudinal en función del slip ratio.

- En verde tendremos el momento autoalineante de las ruedas, que es el que principalmente nos da las sensaciones al volante, gracias al cual “sentimos” la carretera en curvas (en función del slip angle).


Este modelo requiere más explicación que la breve presentación que se va a hacer en este artículo, y por eso Pacejka publicó un libro con su modelo. Aún así, la fórmula básica es la siguiente:

Y también existe un código para calcular estas gráficas en Matlab. A partir de los resultados de las fuerzas, podemos calcular la adherencia. Para este estudio también hay distintas variantes y modelos que arrojan mayor o menor precisión a los equipos.

Sin embargo, no nos podemos olvidar tampoco del desgaste del neumático, para el cual también hay una cierta incertidumbre entre el modelado matemático y lo que ocurre en la realidad. El desgaste depende en gran medida de la composición de la goma, dibujo o asfalto. Un ejemplo.

¿Por qué es Pacejka uno de los más usados? Es un modelo comprensible para mucha gente, y con poco coste computacional para usar en simuladores. Además, tal y como hemos comentado, arroja buenos resultados. Sin embargo, no tiene en cuenta un estudio térmico, y depende en gran medida de los coeficientes. La labor de calcular los coeficientes correctos depende de cada usuario final, ya que debido al secretismo y propiedad intelectual de los fabricantes, es difícil tener una colección de posibles valores y la sensibilidad de cada uno de ellos en la fórmula.

Al modelo de neumático calculado con la fórmula de Pacejka se le denomina MF-Tyre (magic formula tyre). Hay otros modelos de neumático, que probablemente se usen también en parte de la industria y alta competición, como RmodK, CD-Tire o F-Tire.



Fuentes: 1, 2, 3, 4

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Respuesta al post participativo: ¿profesión?

El protagonista del vídeo que aparecía en el post participativo de esta semana es John Senders, quien es uno de los pioneros en la disciplina denominada ergonomía y análisis de factores humanos en la manipulación de máquinas (interacciones, interfaces HMI, métodos de aprendizaje, disposición de elementos, carga mental del operario de la máquina, etc).

En el vídeo, John Senders aparece haciendo unos tests sobre el panel de instrumentación de un avión. Esta pieza tiene una antigüedad de 60 años, y sirvió para la realización de un paper titulado The origins of the concept of attentional demand. De hecho, este vídeo es parte de una presentación más larga llevada a cabo por la NASA durante una reunión con el gobierno para la asignación del presupuesto. En el vídeo, John Senders está dirigiendo un avión en un simulador y se trata de analizar dónde fija su mirada. 

Esto se comenzó a estudiar en profundidad sobre todo a partir de la IIGM. ¿Por qué? ¿Qué pensaríais si os dijera que hubo más de 2000 accidentes de aviación en Estados Unidos cuando durante los dos primeros años de la Segunda Guerra Mundial (fuente)? Se descubrió que la razón principal era que los mandos de aterrizaje y de manejo de los flaps no podían distinguirse por forma, tamaño o color, estaba uno al lado del otro, tacto o por un movimiento distinto que hubiera que hacer con ellos. El piloto tenía que repartir su atención entre mirar hacia la zona de aterrizaje y manipular los mandos, lo cual provocaba muchos fallos. Es decir, en maniobras de velocidad es imprescindible tener un mapa mental y fácil de memorizar de los distintos botones y palancas, tal y como ocurre inconscientemente a los conductores. Los pilotos de Formula1 son capaces de conducir como lo hacen, porque no tienen que pensar qué botón pulsar. Lo encuentran de manera natural, no es una posición incómoda. Otro de los grandes pioneros en esta ciencia es Paul Fitts, quien era a la vez militar y psicólogo investigador, lo cual le permitió realizar distintos avances de configuración de mandos, atención en los paneles de instrumentación, etc.

La concepción actual de las cabinas de los pilotos y la localización de la instrumentación tienen su base a partir de la década de los 50, donde se hicieron multitud de experimentos de atención, seguimiento de los movimientos del piloto, comprobación de en qué puntos fijaba la vista y su carga mental. En este contexto, nació una norma básica para el diseño ergonómico de cualquier objeto: la ley de Fitts.

Fitts y su equipo realizaron entre los 40 y 50 numerosos experimentos de seguimiento del movimiento de ojo de los pilotos, lo que en inglés se conoce como eye-tracking. Es decir, se afanaron por grabar y estudiar dónde fijaba la vista el piloto, con qué frecuencia, cuánto tiempo la mantenía fija, etc. Y lo curioso de estas prácticas es que no se realizaron en burdos simuladores de entonces, sino en vuelos reales, con pilotos de la RAF principalmente. El procedimiento consistía en cámaras de 35mm apuntando a los ojos, y luego reconstruir a dónde estaba mirando en cada instante. Los resultados demostraron cuáles eran los instrumentos más consultados durante el vuelo (fuente).

De la misma manera que en los aviones, la conducción de coches también requirió grandes trabajos de investigación. Uno de los más incipientes y primitivos que he encontrado es precisamente, de John Senders. El siguiente vídeo es una joya de cómo se trabajaba sin simuladores:

p.d.: Thanks a lot to Prof. Senders for his cooperation and contribution in this article

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