Sabores descifrados: IA y la lengua electrónica innovadora

Tiempo de lectura: 2 minutos
Por Maria Lopez
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Lengua electrónica de IA analizando varias muestras de alimentos.

MadridCientíficos han creado una lengua electrónica capaz de distinguir sabores con precisión. Este dispositivo puede diferenciar líquidos como la leche con distintas cantidades de agua y puede identificar varios tipos de refrescos y café. También tiene la habilidad de detectar cuando los jugos de frutas se echan a perder y encontrar otros problemas de seguridad alimentaria. Investigadores de Penn State, quienes compartieron sus descubrimientos en la revista Nature, creen que esta tecnología podría revolucionar las pruebas de seguridad alimentaria y médicas.

La lengua electrónica puede realizar tareas importantes, como distinguir entre sabores similares en líquidos, clasificar diferentes productos como tipos de café y refrescos, detectar signos de deterioro en jugos de frutas y verificar problemas relacionados con la seguridad alimentaria.

Esta tecnología es notable porque se basa en la inteligencia artificial. La IA analiza los datos de los sensores de lengua electrónica con gran precisión. Funciona de manera más efectiva cuando utiliza sus propias pautas internas en lugar de las establecidas por humanos. Comprender cómo la IA toma decisiones puede ayudar a mejorar la tecnología de IA para su aplicación en diversas industrias.

La lengua electrónica utiliza un dispositivo especial a base de grafeno para detectar iones químicos. Este dispositivo está vinculado a un sistema de inteligencia artificial. A diferencia de los sensores tradicionales que requieren características específicas para funcionar, este sistema puede identificar muchos tipos de productos químicos con un solo sensor. La IA se entrena con diferentes conjuntos de datos para ayudar a reconocer y evaluar la calidad, autenticidad y frescura de diversas sustancias.

Las explicaciones aditivas de Shapley han tenido un gran impacto en el ámbito de la investigación. Este enfoque nos permite comprender cómo las inteligencias artificiales toman decisiones, lo cual ha sido complicado de entender en el pasado. Nos indica qué datos de entrada considera más relevantes la IA durante su análisis. Esto es crucial, ya que la IA está cada vez más involucrada en áreas importantes como la seguridad alimentaria y el diagnóstico de problemas de salud.

La lengua electrónica también se puede utilizar en pruebas médicas, no solo en la alimentación. Gracias a que el sensor es robusto y duradero, se puede emplear en numerosos campos. Los investigadores descubrieron que podían permitir pequeños defectos en los sensores sin afectar los resultados, lo cual permite opciones más prácticas y económicas. Esta mejora contribuye a que los sistemas de IA sean más estables y adaptables.

El estudio se publica aquí:

http://dx.doi.org/10.1038/s41586-024-08003-w

y su cita oficial - incluidos autores y revista - es

Andrew Pannone, Aditya Raj, Harikrishnan Ravichandran, Sarbashis Das, Ziheng Chen, Collin A. Price, Mahmooda Sultana, Saptarshi Das. Robust chemical analysis with graphene chemosensors and machine learning. Nature, 2024; DOI: 10.1038/s41586-024-08003-w
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