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Inventan una lengua electrónica capaz de identificar en menos de un minuto los líquidos que prueba

Hypertaste

David Sarabia

Tenemos narices electrónicasgargantas portátiles e incluso pócimas de la invisibilidad. Lo único que falta es una lengua robótica que sepa degustar los sabores de los alimentos. Aunque esta posibilidad aún parece lejana, de momento la investigación va por buen camino: un equipo de científicos del IBM Research de Zurich (Suiza) han creado Hypertaste, una especie de lengua artificial que, si bien no sabría distinguir entre un cocido y una croqueta, sí sabe diferenciar entre agua o café.

El dispositivo es capaz de saber qué está “bebiendo” en menos de un minuto. Desde IBM aseguran que Hypertaste se convertirá en algo muy útil para aquellos que trabajan en un laboratorio y necesitan realizar análisis de líquidos, ya que de esta forma los complejos equipos que actualmente se usan se quedarían rápidamente desfasados. También se podría usar para medir la calidad del agua o los compuestos que la forman en una depuradora, por ejemplo. Incluso para hacer análisis de drogas.

La mayoría de medidores de líquidos portátiles que se usan en la actualidad sirven para detectar un solo compuesto. Por contra, los que analizan una amplia gama de composiciones, tienden a ser grandes piezas de maquinara difíciles de mover de una habitación a otra. Hypertaste viene a solucionar los dos problemas de un plumazo, ya que es pequeño, portátil, rápido y funciona con Watson, la Inteligencia Artificial (IA) de IBM.

El dispositivo tiene forma circular y no ocupa más de la palma de la mano. Está compuesto por varios sensores electroquímicos, capaces de identificar las combinaciones de moléculas. Hypertaste funciona a través MIPs (polímeros impresos molecularmente), unos materiales artificiales que imitan a las células, los anticuerpos y las enzimas del cuerpo humano que reaccionan en contacto con el líquido.

Sensores químicos, electricidad y nube

“Así somos capaces de reconocer muchos tipos diferentes de líquidos sin tener que confeccionar un hardware específico para ese líquido”, según Patrick Ruch, uno de los investigadores que ha participado en el proyecto. Los sensores electroquímicos, formados por pares de electrodos, detectan las combinaciones de moléculas a medida que la electricidad pasa por los electrodos. Al producirse un cambio de magnitud, la lengua electrónica crea una huella propia de cada líquido.

Luego, esta huella digital viaja a través de Internet hasta Watson, que se encarga de analizarla y compararla con otras huellas digitales existentes en su base de datos. En cuestión de segundos, la IA de IBM devuelve el resultado de la medición. Como la lengua electrónica imita de alguna forma el proceso que tiene lugar dentro de la boca de los humanos, Hypertaste es capaz de detectar un gran abanico de compuestos.

En realidad, el “sabor” que ha experimentado la lengua electrónica se recibe a través de una app para el móvil. IBM asegura que el prototipo cuenta con tasas de éxito cercanas al 90% y que a medida que saborea más y más compuestos este porcentaje aumenta. Son las redes neuronales de Watson las que comparan el líquido con una gran librería que se rellena y se perfecciona con cada nueva prueba.

Una de los primeros test que llevaron a cabo los investigadores fue enseñar a Hypertaste a diferenciar correctamente cuatro tipos diferentes de agua embotellada. La lengua electrónica solo tardó 12 horas en hacerlo. Otra de las ventajas es que tan solo realizando algún que otro cambio en los pesos del sistema de IA, este es capaz de identificar un nuevo elemento sin tener que emplear unos sensores diferentes.

Entre los usos que baraja IBM para Hypertaste están, además de los mencionados al principio del artículo, los relacionados directamente con la industria química e incluso la culinaria (por ejemplo, para analizar que una bebida sepa exactamente a lo que tiene que saber). También podría ser usado para detectar medicamentos falsificados o incluso para hacer tests de salud rápidos y baratos. Lo único incierto es la fecha en la que IBM pondrá a la venta el producto, que de momento necesita ampliar su base de datos para reconocer cuantos más líquidos, mejor.

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