Hypertaste

IBM Research ha desarrollado Hypertaste, una 'lengua electrónica' asistida por inteligencia artificial que, inspirada en el funcionamiento del sentido del gusto humano, permitirá detectar y analizar distintos tipos de líquido rápidamente y sin necesidad de acudir a un laboratorio (todo el proceso de identificación dura menos de un minuto). Se trata de un pequeño dispositivo de forma circular que se introduce parcialmente en los líquidos que se quieren analizar. Para ello se utilizan sensores electroquímicos multisensitivos, cada uno de ellos formados por pares de electrodos.

Desde IBM, aseguran que se trata de "un gran avance de la innovación tecnológica", ya que "durante años el protagonismo de la inteligencia artificial se ha centrado principalmente en los sentidos de la vista y el oído". Ejemplos como sistemas de visión artificial que son capaces de aprender a reconocer objetos o rostros o sistemas de reconocimiento de sonidos y del habla que se usan diariamente, como los asistentes virtuales en los teléfonos móviles o hasta las aplicaciones capaces de identificar la canción que se está escuchando así lo corroboran.

El hecho de que las innovaciones relacionadas con los sentidos químicos, como el gusto y el olfato, no hayan experimentado el mismo nivel de progreso tecnológico puede tener su causa en la enorme complejidad de estos sentidos y en el relativamente escaso conocimiento científico de los procesos físico-químicos que los rigen.

Hypertaste IBM
Miembros del equipo que han trabajado en la solución Hypertaste.

Los líquidos complejos contienen muchas moléculas diferentes y es la combinación de todas ellas lo que los distingue 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'.

Como un buen sommelier

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. El resultado obtenido se envía directamente a un dispositivo inteligente, como puede ser un teléfono móvil.

Un aspecto relevante en todo este proceso es el 'entrenamiento' que recibe el algoritmo de aprendizaje automático que utiliza Hypertaste. Tal como sucede con un sommelier, que con el tiempo y la práctica aprende la complejidad de la degustación del vino, el entrenamiento de Hypertaste es esencial para que pueda identificar los diferentes líquidos. Estos ensayos consisten en medir muchas veces el conjunto de señales de voltaje producido por los sensores del dispositivo. Cada sensor (cada par de electrodos) reacciona a los iones disueltos en el líquido estudiado con una señal de voltaje.

Beneficios para diferentes industrias

El sector farmacéutico y de la salud son ejemplos de las industrias que se podrían beneficiar de las capacidades de esta solución. También podría ser muy útil para una organización que necesite comprobar la calidad del agua de un río o de un lago. O para un fabricante que quiera verificar el origen y el estado de las materias primas que utilizará para elaborar sus productos. O para un productor que intente identificar bebidas falsificadas.

Sus posibilidades abarcan incluso situaciones que a día de hoy no se han llegado a dar. 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.

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