Los sensores de IA de IBM Verifier detectarán patógenos transmitidos por los alimentos en los hogares.
Los sensores de IA de IBM Verifier detectarán patógenos transmitidos por los alimentos en los hogares.

El fraude le cuesta a la economía mundial más de USD 600.000 millones al año. Las complejas cadenas de suministro, compuestas por decenas de proveedores en varios países, hacen difícil evitar que los productos sean manipulados en el proceso de distribución, desde los bienes de consumo al mismo dinero que se usa para adquirirlos. Por otro lado la agencia estadounidense Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) estima que 48 millones de personas se enferman, 128.000 son hospitalizadas y 3.000 mueren de enfermedades transmitidas por los alimentos cada año en los Estados Unidos. Ambos problemas son síntomas de una cadena de suministro global poco segura e ineficiente.

IBM Verifier, una nueva tecnología de IBM que usa inteligencia artificial e imágenes ópticas para analizar las sustancias y superficies de los objetos, fue desarrollada por la división de investigación y desarrollo de la empresa, IBM Research, como solución a una problemática del Instituto gemológico de América (GIA, por sus siglas en inglés), que mantiene los estandars para evaluar la calidad de una gema en la industria joyera:

¿Cómo sabemos que este diamante es el diamante original?

La respuesta fue la invención de un dispositivo que puede reconocer las características ópticas de una sustancia, líquido u objeto, incluyendo su color, movimiento, viscosidad y saturación de color. "Los objetos y sustancias que compramos, vestimos, comemos o usamos todos los días tienen sus propios patrones ópticos únicos, a veces indetectables por el ojo humano, que los diferencian entre sí", explicó Donna Dillenberger, la investigadora de IBM Research que presentó el producto este miércoles en el evento anual Think 2019 de IBM en San Francisco. "Estos patrones pueden distinguir una mazorca de maíz orgánica de una modificada genéticamente, o identificar impurezas en los diamantes, por ejemplo".

Las características ópticas suelen medirse utilizando espectrómetros de luz, un instrumento bastante voluminoso y costoso para medir las propiedades de la luz. La herramienta desarrollada por IBM Research es portátil y lo suficientemente pequeño como para utilizarlo con la cámara de un teléfono móvil. Se podrá acceder a estos dispositivos ópticos a través de una aplicación de smartphone que utiliza el procesador del teléfono para conectarse con los sensores, y de esta forma detectar bacterias tan pequeñas como una micra, aproximadamente 75 veces más pequeñas que un cabello humano. El dispositivo puede visualizar en la pantalla del teléfono todas las bacterias sobre una superficie en tiempo real, así como contar el número de microbios con un 99% de precisión.

La capacidad óptica de la cámara y el sensor es asistida por un software que usa IA y machine learning para analizar características microscópicas y "leer" las longitudes de onda emitidas por diferentes sustancias y objetos. Después de escanear un material, un verificador registra su longitud de onda única y detalles microscópicos, comparando su huella digital con la de otras sustancias idénticas.

IBM Verifier detecta el patrón óptico único de un producto analizando su longitud de onda y superficie.
IBM Verifier detecta el patrón óptico único de un producto analizando su longitud de onda y superficie.

"El 73% de las importaciones de aceite de oliva han sido etiquetadas erróneamente o manipuladas, y en algunos países, casi el 70% de ciertos medicamentos vitales son falsificados", dijo Dillenberger. "IBM Verifier puede identificar la composición única de sustancias como el petróleo o cualquier tipo de comida, así como verificar la autenticidad de medicamentos que son vitales. Puede ser usado para analizar la calidad del agua o para detectar falsificaciones, incluyendo billetes falsos, mediante el análisis de patrones de impresión litográfica y tejidos del papel. El sensor es suficientemente pequeño como para ser incrustado en una tabla de cortar, recipiente o hasta en los cubiertos para detectar bacterias como E. coli antes de ingerir un alimento infectado".

"Realmente redefine lo que se puede ofrecer como regalo de bodas", bromeó la investigadora.

Donna Dillenberger, IBM Fellow, IBM Research
Donna Dillenberger, IBM Fellow, IBM Research

Dillenberger imagina un futuro en el cual los sensores están desplegados a lo largo de toda la cadena de suministro global, registrando los datos que recopilan en una blockchain que pueda ser analizada por IA para identificar exactamente en que etapa del proceso de distribución fue alterado un producto determinado. Los datos que recopilan los sensores de IBM pueden ser registrados en una blockchain para realizar el seguimiento de una caja de vino desde el momento en que un vinicultor inicia el proceso de distribución hasta el momento en que un coleccionista la compra, para confirmar que es el mismo vino que salió del viñedo.

Los brotes recientes de enfermedades alimenticias como E.coli muestran la necesidad de tener un sistema más eficiente de prevención de epidemias.  Un factor importante es que las pruebas de laboratorio son costosas e ineficientes, y requieren hasta 48 horas para producir resultados. "Dentro de 5 años las pruebas de patógenos tomarán segundos en lugar de días haciendo que los alimentos que comemos sean más seguros", aseguró Dillenberger.

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