Inteligencia artificial detecta gases tóxicos con rapidez y precisión

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Investigadores de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas de la Universidad de Virginia desarrollaron un sistema con inteligencia artificial que imita el sentido del olfato humano para detectar y rastrear gases tóxicos en tiempo real.

Mediante el uso de redes neuronales artificiales avanzadas combinadas con una red de sensores, el sistema identifica rápidamente la fuente de gases nocivos como el dióxido de nitrógeno (NO₂) que plantea graves riesgos para la salud respiratoria.

Según la Organización Mundial de la Salud, la contaminación del aire exterior, incluido el NO₂, contribuye a aproximadamente 4,2 millones de muertes prematuras en todo el mundo cada año, principalmente debido a afecciones respiratorias como el asma y la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC).

El innovador sistema se basa en nanoislas de catalizadores metálicos incrustados en superficies de grafeno.

Este dispositivo funciona como una nariz artificial, que reacciona con moléculas de gas tóxico específicas.

A medida que las moléculas de dióxido de nitrógeno se unen al grafeno, la conductividad del sensor cambia, lo que permite que el sistema detecte fugas de gas con extrema sensibilidad.

“Las nanoislas de catalizadores metálicos son pequeños grupos de partículas metálicas depositadas sobre una superficie, como el grafeno, que mejoran las reacciones químicas al aumentar el área de superficie para que las moléculas de gas interactúen, lo que permite la detección precisa de gases tóxicos“, dijo Yongmin Baek, un científico investigador del Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática que lidera la I+D de los sensores.

Kyusang Lee, profesor asociado de ingeniería eléctrica e informática e ingeniería de la ciencia de los materiales, y uno de los investigadores principales del proyecto, explica:

“Al integrar la IA con sensores de gas de última generación, podemos detectar fugas de gas con una precisión sin precedentes, incluso en entornos grandes o complejos.

Los receptores olfativos artificiales pueden detectar pequeños cambios en las concentraciones de gas y comunicar esos datos a un sistema informático cercano al sensor, que utiliza algoritmos de aprendizaje automático para predecir la fuente de la fuga”.

La red neuronal artificial del sistema analiza los datos de los sensores en tiempo real, en función de la colocación optimizada de los sensores para garantizar la cobertura y la eficiencia del sistema.

Esta optimización es posible gracias a un “algoritmo de optimización bayesiana de regiones de confianza“, una técnica de aprendizaje automático que divide los problemas complejos en regiones más pequeñas para encontrar las posiciones de los sensores más eficientes.

Esto garantiza que se utilicen menos recursos y, al mismo tiempo, proporciona una detección de fugas de gas más rápida y precisa.

Byungjoon Bae, estudiante de doctorado en ingeniería eléctrica e informática, añade:

“Nuestro sistema impulsado por IA tiene el potencial de hacer que los entornos industriales, las áreas urbanas e incluso los edificios residenciales sean más seguros al monitorear constantemente la calidad del aire.

Es un gran paso adelante en la prevención de riesgos para la salud a largo plazo y la protección del medio ambiente”.

Fuente: Science Advances