El sistema inalámbrico simple y escalable utiliza las etiquetas RFID en miles de millones de productos para detectar la contaminación.

Supermarket Refrigerators

Los investigadores del MIT Media Lab han desarrollado un sistema inalámbrico que aprovecha las etiquetas RFID baratas en cientos de miles de millones de productos para detectar la posible contaminación de los alimentos, sin que sea necesario realizar modificaciones en el hardware. Con el sistema simple y escalable, los investigadores esperan llevar la detección de seguridad alimentaria al público en general.

Los incidentes relacionados con la inocuidad de los alimentos han aparecido en los titulares de todo el mundo por causar enfermedades y muertes casi todos los años durante las últimas dos décadas. En 2008, por ejemplo, 50,000 bebés en China fueron hospitalizados después de ingerir fórmula infantil adulterada con melamina, un compuesto orgánico que se usa para fabricar plásticos, que es tóxico en altas concentraciones. Y este abril, más de 100 personas en Indonesia murieron por beber alcohol contaminado, en parte, con metanol, un alcohol tóxico comúnmente utilizado para diluir el licor que se vende en los mercados negros de todo el mundo.

El sistema de los investigadores, llamado RFIQ, incluye un lector que detecta cambios diminutos en las señales inalámbricas emitidas por las etiquetas RFID cuando las señales interactúan con los alimentos. Para este estudio, se enfocaron en la fórmula para bebés y el alcohol, pero en el futuro, los consumidores podrían tener su propio lector y software para llevar a cabo la detección de la seguridad alimentaria antes de comprar prácticamente cualquier producto. Según los investigadores, los sistemas también podrían implementarse en cuartos traseros de supermercados o en refrigeradores inteligentes para hacer ping continuamente a una etiqueta RFID para detectar el deterioro de los alimentos.

La tecnología depende del hecho de que ciertos cambios en las señales emitidas desde una etiqueta RFID corresponden a niveles de ciertos contaminantes dentro de ese producto. Un modelo de aprendizaje automático “aprende” esas correlaciones y, dado un nuevo material, puede predecir si el material es puro o contaminado, y en qué concentración. En experimentos, el sistema detectó la fórmula para bebés con melamina con una precisión del 96 por ciento y el alcohol diluido con metanol con una precisión del 97 por ciento.

 

 

 

Fuente: MIT News

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