Оптическое волокно может воспринимать звуки и вибрации различной частоты, и на его основе создают распределенные акустические датчики DAS-системы. Их используют в разведке, транспортировке и переработке нефти и газа, других отраслях.
Науке известна и способность таких систем находить зараженные на ранних стадиях личинками насекомых деревья. Теперь пермские ученые из Федерального исследовательского центра уральского отделения Российской академии наук и Пермского политехнического университета успешно записали акустические сигналы и определили местоположения конкретного насекомого — мадагаскарского шипящего таракана вне древесной среды.
Мадагаскарский таракан — тропическое насекомое, которое живет на деревьях и кустарниках. Он известен своими громкими шипящими звуками для защиты и коммуникации. Это удобное подопытное насекомое — он крупный (до 10 см) и без крыльев, а акустические сигналы охватывают широкий диапазон частот — 0,8−4,6 кГц.
Для эксперимента ученые собрали специальную установку из распределенного акустического датчика, который регистрирует возмущения от внешних воздействий. В качестве сенсорной платформы использовали виниловую пластинку. На нее нанесли 200 м оптоволокна по спирали, края закрыли бортиками. Сигнал записывал аналого-цифровой преобразователь, а обрабатывали его с помощью персонального компьютера со специальными программами.
Таракана помещали на чувствительный элемент и записывали все звуки — шипение и передвижения. Медленные движения были едва заметны, а насекомое в основном двигалось по внешнему краю пластины. Однако система успешно фиксировала не только колебания воздуха от шипения, но и контакт ножек с волокном при быстром движении. При эксперименте ни один таракан не пострадал, а записанный материал совпал с данными от «классического микрофона» из прошлых исследований.
Ученые считают, что их работа открывает путь к мониторингу мест обитания насекомых. Технологию можно применять не только на плантациях, уязвимых для вредителей, но и для изучения поведения пчел, сокращение популяции которых становится все более актуальной проблемой. Чтобы применить метод к более мелким организмам, эксперты предлагают повысить чувствительность и внедрить ИИ для более качественного и автоматического распознавания звуков.
Ранее Наука Mail рассказывала, что ученые нашли способ обнаруживать кофейного вредителя по следам, которые он оставляет, а не по самому насекомому.