El ritmo del avance técnico en los sistemas de visión por computador en los últimos años ha sido asombroso.

Los ojos de las máquinas están ganando rápidamente a sus contrapartes biológicas con una visión de 1.000 fps, la capacidad de descubrir lo que están viendo sin ayuda humana y los ojos electrónicos que pueden equiparse en cualquier robot.

Lo mismo ocurre con la sensación táctil y el procesamiento del lenguaje natural, las manos y las orejas de un robot.

Sin embargo, la investigación sobre degustación de máquinas no ha experimentado el mismo grado de entusiasmo.

Pero una nueva prueba de concepto de IBM Research podría darles a los científicos de campo acceso a un paladar digital, incluso cuando están probando el agua residual en busca de contaminantes peligrosos.

Apodado como Hypertaste, este prototipo de dispositivo permitirá a los investigadores realizar análisis químicos sofisticados en una variedad de compuestos y sin la necesidad de equipos de laboratorio complejos.

Los sensores electroquímicos (el nombre sofisticado de las lenguas electrónicas) tienden a ser ligeros y portátiles, pero solo se calibran para detectar un solo producto químico o enormes piezas de maquinaria estacionarias (muy caras) capaces de detectar una amplia gama de componentes.

El Hypertaste sin embargo opera en el espacio entre ellos.

Los primeros sensores electroquímicos se diseñaron en la década de 1950 y se construyeron para detectar gases, específicamente los niveles de oxígeno.

En la década de 1980, y con el advenimiento del chip de silicio, estos sistemas se habían miniaturizado y adaptado para su uso en la detección de compuestos en líquidos también.

Los monitores de glucosa en sangre son un ejemplo de ello.

Su diseño es bastante simple.

Hay un elemento de reconocimiento, típicamente un polímero con impresión molecular (MIP), que es un material sintético con “sitios de unión de reconocimiento que pueden unirse a una molécula de interés o su análogo estructural a partir de matrices de muestras complejas”, según un Journal of Environmental 2014 Estudio de ciencias de la salud e ingeniería.

Básicamente, imitan los sitios de receptores biológicos de células, anticuerpos y enzimas.

Cuando una molécula se une a uno de estos sitios, genera una señal eléctrica medible.

Esa señal luego se transmite a un sistema de análisis para ser interpretada e identificada por los cambios en la magnitud eléctrica.

Los sensores electroquímicos pueden detectar cambios en el potencial de membrana de una célula, así como su cambio en la conductancia, impedancia, voltaje o amperaje.

Si bien muchos sensores electroquímicos de mano están configurados para detectar solo una molécula, el Hypertaste adopta un enfoque diferente, confiando en la detección combinada como las papilas gustativas humanas.

Este método permite a Hypertaste “reconocer muchos tipos diferentes de líquidos sin tener que adaptar el hardware específicamente para ese líquido”, dijo el Dr. Patrick Ruch, miembro del personal de investigación del departamento de Ciencia y Tecnología de IBM Research – Zurich.

Para ello, el Hypertaste utiliza sensores electroquímicos compuestos de pares de electrodos.

Cada par responde a una combinación de moléculas a medida que el voltaje pasa a través de los electrodos.

La señal de voltaje general generada por la matriz de pares de electrodos es la “huella digital” del líquido.

“Tenemos este conjunto de sensores. Cada uno de los sensores por sí solo no es muy valioso porque reacciona a muchas moléculas al mismo tiempo”, continuó Ruch.

“Por lo tanto, un sensor por sí solo es casi inútil. Pero la respuesta combinada de todos los sensores le da algo así como una huella digital del líquido particular en el que está inmerso”.

Esa huella digital luego se transfiere desde el sensor a un dispositivo móvil, que desvía la información a un servidor en la nube donde una red neuronal la compara con una base de datos de líquidos conocidos.

La coincidencia más cercana encontrada se muestra en la aplicación móvil.

La prueba de concepto actual de IBM toma menos de un minuto desde la inmersión inicial para devolver un resultado con certeza al 90 por ciento.

Lo que es más, entrenar el sensor para reconocer cuatro tipos de agua mineral embotellada, que fue la base de la reciente demostración del equipo WCSJ, tomó solo medio día.

Eso implicó poco más que muestrear cada tipo de líquido varias veces y luego introducir los datos en un sistema de aprendizaje automático, que extrapolaba sus características relevantes.

Lo que es realmente genial es que una vez que el sistema se entrena en un nuevo líquido, cualquier sensor existente puede ser “reconfigurado” fácilmente para detectarlo simplemente cambiando los parámetros del sistema de aprendizaje automático.

Mientras que otros sensores electroquímicos requieren que usted cambie físicamente el elemento de reconocimiento, el Hypertaste solo necesita una actualización rápida del software.

Los sensores de Hypertaste también pueden trabajar juntos, compartiendo información sobre nuevos líquidos que encuentren.

Esa característica, junto con las funciones basadas en la nube, requieren una conexión de red o de datos para su uso, pero el análisis en sí mismo se puede realizar localmente en la aplicación móvil.

De esa manera, sin importar cuán remoto sea el sitio de trabajo, los investigadores aún tendrán acceso a resultados inmediatos, explicó Ruch.

El Hypertaste no es la única lengua electrónica actualmente en desarrollo.

Aromyx, con sede en Palo Alto, lanzó su biosensor desechable, el EssenceChip, en 2017 para uso comercial.

En 2016, un equipo de químicos inorgánicos de la Universidad de Valladolid en España desarrolló un sensor similar capaz de identificar correctamente varios tipos de cerveza con un 100% de precisión y casi una docena de fabricantes de productos alimenticios chinos producidos en masa han adoptado robots de prueba de sabor en el mismo período para garantizar que sus productos sean adecuadamente “auténticos”.

Existen numerosas aplicaciones comerciales para sensores electroquímicos que van más allá de garantizar que los productos tengan el sabor que deberían.

Ruch apunta a la industria farmacéutica, donde estos sensores pueden buscar medicamentos falsificados, incluso aquellos enmascarados por la adición de analitos específicos utilizados para engañar a las pruebas menos sensibles, así como acelerar las pruebas clínicas al “ajustar las respuestas individuales de los pacientes a un tratamiento con información sobre sus metabolomas personales “, según una publicación reciente del blog de IBM.

También es aplicable a tareas más mundanas, como garantizar la seguridad de los alimentos y la pureza del agua.

El Hypertaste podría incluso usarse en las ciencias de la vida para, por ejemplo, generar una instantánea de la salud de una persona basada en los metabolitos presentes en su orina.

Desafortunadamente, IBM aún no tiene un calendario para cuando Hypertaste estará listo para mojar oficialmente sus sensores.

Antes de que eso suceda, IBM debe ampliar su base de datos de huellas dactilares tanto en tamaño como en alcance para tener en cuenta una gama más amplia de compuestos químicos identificables.

Fuente: Engadget

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