Una ‘lengua’ electrónica identifica tipos de líquido con inteligencia artificial
Investigadores de IBM Research en Suiza han creado un dispositivo que analiza y reconoce multitud de líquidos en menos de un minuto. Esa nueva tecnología se podrá aplicar, entre otros, en el sector biomédico y en análisis de la calidad del agua.
Hypertaste analiza la composición de líquidos en menos de un minuto. / IBM Research
Un equipo de IBM Research en Zúrich (Suiza) ha desarrollado Hypertaste, una ‘lengua’ electrónica que se inspira en el funcionamiento del sentido del gusto humano. La tecnología detecta y analiza distintos tipos de líquido rápidamente y sin necesidad de acudir a un laboratorio.
Según comenta la firma en un comunicado, este pequeño dispositivo de forma circular se introduce parcialmente en los líquidos que se quieren estudiar. Para realizar el análisis y la detección del fluido, utiliza la inteligencia artificial y un conjunto de sensores electroquímicos multisensitivos, cada uno de ellos formados por pares de electrodos.
Al igual que el sentido del gusto o el olfato, los sensores de Hypertaste responden simultáneamente a diferentes compuestos químicos
Los líquidos complejos contienen muchas moléculas diferentes y es la combinación de todas ellas lo que los distinguen unos de otros. Por eso, para poder identificarlos, es necesario analizar sus moléculas en su conjunto.
Al igual que el sentido del gusto o el olfato no tiene un receptor para cada molécula de un alimento, sino que reacciona a partir de una combinación específica, los sensores de Hypertaste son capaces de responder simultáneamente a diferentes compuestos químicos. De este modo, a través de la combinación de estos diferentes sensores, se puede realizar un análisis holístico del conjunto de componentes de un líquido y hallar su ‘huella dactilar’.
Algoritmo de aprendizaje automático
Todos los datos recogidos se trasladan a través de una aplicación móvil a la nube, donde un algoritmo de aprendizaje automático compara esta huella digital con una base de datos con información sobre líquidos conocidos. El algoritmo determina qué líquidos de la base de datos son similares químicamente al líquido que se está investigando.
A largo plazo, podría analizar muestras de orina de una persona y ayudar a obtener una evaluación de la huella dactilar metabólica
Un aspecto clave en todo este proceso es el ‘entrenamiento’ que recibe el algoritmo de aprendizaje automático de Hypertaste, que le enseña a reconocer el patrón característico de señales de voltaje de un líquido específico, mediante múltiples mediciones de ese patrón.
Entre las aplicaciones de esta nueva tecnología, se encuentran el sector farmacéutico y de la salud, además de los relacionados con la calidad de aguas de ríos o lagos. También podría utilizarse para verificar la calidad de ciertos productos.
Según los creadores, en un futuro Hypertaste podría incluso llegar a detectar la huella digital de otros líquidos todavía más complejos. A largo plazo podría, por ejemplo, tomar muestras de orina de una persona y ayudar a obtener una evaluación de la huella dactilar metabólica, que puede entenderse como la suma de todas las pequeñas moléculas presentes en un organismo vivo. Como esta información química está cambiando constantemente (dependiendo de factores como el estilo de vida o la nutrición) esta huella dactilar metabólica podría ayudar a tener una ‘foto instantánea’ de la salud de una persona en un momento determinado.
