IBM construyó una lengua robótica para probar productos químicos peligrosos
Pero primero, le enseñaron a reconocer el agua mineral.
El ritmo del avance técnico en los sistemas de visión por computadora en los últimos años ha sido asombroso. Los ojos de las máquinas están ganando rápidamente sus contrapartes biológicas con una visión de 1,000 fps, la capacidad de descubrir qué están mirando sin ayuda humana y ojos electrónicos que pueden equiparse con cualquier robot. Lo mismo ocurre con la sensación táctil y el procesamiento del lenguaje natural, las manos y los oídos de un robot. Sin embargo, la investigación sobre la degustación de máquinas no ha tenido el mismo grado de entusiasmo. Pero una nueva prueba de concepto de IBM Research podría dar a los científicos de campo acceso al paladar de un sumiller digital, incluso cuando están probando el sabor de las aguas residuales para detectar contaminantes peligrosos.
Apodado Hypertaste, este dispositivo prototipo permitirá a los investigadores realizar sofisticados análisis químicos líquidos en una variedad de compuestos y sin la necesidad de equipos de laboratorio complejos. Los sensores electroquímicos (el nombre elegante para lenguas electrónicas) tienden a ser livianos y portátiles, pero solo están calibrados para detectar una sola sustancia química o piezas de maquinaria estacionarias enormes (muy caras) capaces de detectar una amplia gama de componentes. Sin embargo, el Hypertaste opera en el espacio entre ellos.
Los primeros sensores electroquímicos fueron diseñados en la década de 1950 y construidos para detectar gases, específicamente niveles de oxígeno. En la década de 1980, y con la llegada del chip de silicio, estos sistemas habían sido miniaturizados y adaptados para su uso en la detección de compuestos en líquido también. Los monitores de glucosa en sangre son uno de esos ejemplos.
Su diseño es bastante simple. Hay un elemento de reconocimiento, típicamente un polímero impreso molecularmente (MIP), que es un material sintético tachonado con "sitios de unión de reconocimiento que pueden unir una molécula de interés o su estructura análoga a partir de matrices de muestras complejas", según un estudio de ciencias de la salud e ingenieria del Journal of Environmental en 2014.
Básicamente, imitan los sitios 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 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, basándose en la detección combinatoria como las papilas gustativas humanas. Este método permite que Hypertaste "reconozca 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 en el departamento de Ciencia y Tecnología de IBM Research - Zurich.
Para hacerlo, el Hypertaste utiliza sensores electroquímicos formados por 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 el conjunto 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 está reaccionando a muchas moléculas al mismo tiempo", continuó Ruch. "Por lo tanto, un sensor en sí mismo 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 se transfiere del sensor a un dispositivo móvil, que envía la información a un servidor en la nube donde una red neuronal lo 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 lleva menos de un minuto desde la inmersión inicial para obtener un resultado con certezas al norte del 90 por ciento. Además, entrenar el sensor para reconocer cuatro tipos de agua mineral embotellada, que fue la base de la reciente demostración de WCSJ del equipo, tomó solo medio día. Eso implicaba poco más que muestrear cada tipo de líquido varias veces y luego alimentar 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 con un nuevo líquido, cualquier sensor existente se puede "reconectar" fácilmente para detectarlo simplemente cambiando los parámetros del sistema de aprendizaje automático. Mientras que otros sensores electroquímicos requieren que cambie físicamente el elemento de reconocimiento, el Hypertaste solo necesita una actualización rápida del software. Los sensores de Hypertaste también pueden funcionar en concierto, compartiendo información sobre los nuevos líquidos que encuentran. Esa característica, junto con las funciones basadas en la nube, requieren una red o conexión de datos para usar, pero el análisis en sí se puede hacer localmente en la aplicación móvil. De esa manera, no importa cuán remoto sea el sitio de trabajo, los investigadores aún tendrán acceso a resultados inmediatos, explicó Ruch.
Hypertaste no es la única lengua electrónica actualmente en desarrollo. Aromyx, con sede en Palo Alto, lanzó su biosensor desechable, 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 una precisión del 100 por ciento y casi una docena de fabricantes de productos alimenticios chinos producidos en masa adoptaron robots para probar el sabor. el mismo período para asegurar que sus productos sean adecuadamente "auténticos".
Existen numerosas aplicaciones comerciales para sensores electroquímicos más allá de garantizar que los productos sepan como deberían. Ruch señala 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 "comparar las respuestas individuales de los pacientes con un tratamiento con información sobre sus metabolomas personales ", según una reciente publicación de blog de IBM. También es aplicable a tareas más mundanas como garantizar la seguridad alimentaria y la pureza del agua. El Hypertaste incluso podría usarse en las ciencias de la vida para, por ejemplo, generar una instantánea de la salud de una persona en función de los metabolitos presentes en su orina. Desafortunadamente, IBM aún no tiene un cronograma de cuándo Hypertaste estará listo para mojar oficialmente sus sensores. Antes de que eso suceda, IBM debe expandir su base de datos de huellas digitales en tamaño y alcance para tener en cuenta una gama más amplia de compuestos químicos identificables.
-Artículo tomado de ENGADGET