La 'nariz electrónica' de la Universidad de Berkeley.
Los top semanales del Índice de la Digitalización: una ‘nariz electrónica’ que detecta alimentos en mal estado
Esta semana destacan también un sensor diminuto que mide la temperatura interior del cuerpo humano o una IA que encuentra objetos a partir de textos.
Más información: Wake Up Box: la nueva herramienta para el 'reskilling' permanente de los líderes empresariales.
Hay olores que despiertan el apetito y otros que invitan a apartar el plato. Antes incluso de probar un bocado, la nariz acostumbra a emitir su propio veredicto sobre aquello que tenemos delante. Sin embargo, ese instinto cotidiano no siempre acierta, y hay ciertas bacterias, alérgenos y señales de deterioro que escapan al olfato humano y convierten alimentos aparentemente inofensivos en una amenaza para la salud.
Con la intención de afinar ese juicio improvisado, investigadores de la Universidad de California en Berkeley han desarrollado una ‘nariz electrónica’ que identifica con gran precisión los compuestos gaseosos que desprenden distintos alimentos. El sistema reúne 16 diminutos sensores que reaccionan de forma diferente ante las moléculas del aire y transforman esas respuestas en señales eléctricas. Después, la inteligencia artificial se encarga de interpretar ese patrón químico y determina qué alimento tiene delante o si se encuentra en mal estado.
El resultado es una herramienta que no solo detecta productos deteriorados, sino que también reconoce la presencia de alérgenos comunes como los cacahuetes o las nueces, incluso en cantidades muy pequeñas. Aunque todavía debe probarse en situaciones más complejas y cercanas al mundo real, sus creadores imaginan aplicaciones que van desde dispositivos portátiles hasta frigoríficos inteligentes capaces de advertir cuándo conviene consumir un alimento antes de que termine en la basura.
Esta es solo una de las innovaciones que reúne esta semana Wake Up BOX, la herramienta de reskilling que aloja el índice de digitalización Inndux 500 y publica los análisis más completos de decenas de informes internacionales, agrupados en el Consenso de Tendencias.
En el top 10 de esta semana, y además de este detector de alimentos en mal estado, figuran un sensor diminuto y comestible que mide la temperatura interior del cuerpo humano, una IA que encuentra objetos a partir de simples instrucciones de texto, o un nuevo modelo de madurez que ayuda a empresas y administraciones a implantar la inteligencia artificial de forma real y rentable.
Tecnología para detectar bacterias en alimentos
Aunque el concepto de una nariz electrónica no es nuevo y lleva décadas explorándose en laboratorios, trasladarlo a dispositivos prácticos no ha sido tarea sencilla. Así pues, la clave del desarrollo de los científicos de Berkeley reside en el uso de nanotubos de carbono, estructuras extremadamente finas que actúan como material conductor y permiten fabricar sensores muy sensibles a temperatura ambiente. Esta característica mejora su capacidad para detectar compuestos volátiles, simplifica su fabricación y facilita la integración de distintos materiales en un único chip.
Durante las pruebas, el sistema fue entrenado para reconocer el olor característico de diferentes frutas, frutos secos y alimentos de origen animal, tanto en buen estado como tras permanecer horas sin refrigerar. Los investigadores comprobaron además que podía detectar cantidades muy pequeñas de nuez, equivalentes a una fracción mínima de una pieza convencional. Ahora, trabajan para convertir esta tecnología en una herramienta útil para el día a día, desde neveras que avisen cuándo conviene consumir un alimento hasta sistemas que ayuden a identificar alérgenos ocultos.
Un sensor comestible para medir la temperatura corporal
La temperatura corporal es uno de los indicadores más utilizados para evaluar el estado de salud de una persona, pero los termómetros convencionales no siempre reflejan con precisión la temperatura interna del organismo. Para lograr mediciones más fiables, investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) han desarrollado un sensor comestible capaz de monitorizar de forma continua la temperatura desde el tracto gastrointestinal y transmitir los datos de manera inalámbrica.
El dispositivo, de apenas 6 milímetros de diámetro y 4 milímetros de altura, es significativamente más pequeño que otros sensores similares disponibles hasta ahora. Para lograr esta miniaturización, el equipo diseñó un circuito propio de bajo consumo energético, acompañado de una diminuta batería y una antena integrada. El sistema puede registrar así variaciones de temperatura con una precisión de 0,01 grados centígrados y enviar una nueva lectura cada segundo mediante una técnica de comunicación inalámbrica de bajo consumo. Los investigadores consideran que esta tecnología podría utilizarse para detectar infecciones de forma temprana, monitorizar pacientes durante procedimientos con anestesia o realizar un seguimiento más preciso de la fiebre. También plantean aplicaciones relacionadas con el control de la fertilidad o la supervisión de personas expuestas a temperaturas extremas.
Una IA que localiza objetos en base a sus descripciones
Investigadores del Instituto Nacional de Ciencia y Tecnología de Ulsan, en Corea del Sur, han desarrollado una nueva tecnología de reconocimiento espacial en tres dimensiones que permite localizar objetos dentro de entornos digitales mediante instrucciones escritas en lenguaje natural. El sistema, denominado LightSplat, puede identificar elementos concretos en espacios reconstruidos en 3D a partir de descripciones como ‘sofá blanco’ o ‘huevo sobre un plato de ramen’, sin limitarse a categorías predefinidas.
Su principal novedad es que permite a la IA comprender referencias mucho más específicas que las utilizadas habitualmente por los sistemas de visión artificial. De este modo, reconoce objetos generales y también localiza elementos concretos descritos por el usuario dentro de una escena tridimensional, hasta cuando presentan características o posiciones particulares. Según los resultados, el sistema utiliza hasta 64 veces menos memoria que otras soluciones comparables y completa determinadas tareas de procesamiento entre 50 y 400 veces más rápido. Sus creadores consideran que esta tecnología podría aplicarse en robots capaces de responder a órdenes verbales, herramientas de realidad aumentada y virtual o sistemas de gemelos digitales.
Implantar IA en empresas de forma más eficaz
Investigadores del Instituto de Ingeniería de Software de la Universidad Carnegie Mellon, en colaboración con Accenture, han desarrollado un nuevo modelo de madurez para ayudar a empresas y administraciones públicas a implantar inteligencia artificial de forma más eficaz. La herramienta surge en un contexto en el que muchas organizaciones aumentan sus inversiones en esta tecnología, pero siguen encontrando dificultades para traducirlas en resultados tangibles y escalables.
El denominado AI Adoption Maturity Model permite evaluar el grado de preparación de una organización para incorporar inteligencia artificial en sus procesos, identificar posibles carencias y establecer una hoja de ruta para mejorar su adopción. Para ello, analiza ocho ámbitos clave, entre ellos la estrategia corporativa, la cultura y formación de la plantilla, la gestión de riesgos, los datos, la ingeniería, las operaciones y la relación con otros actores del ecosistema tecnológico.
El marco clasifica a las organizaciones en cinco niveles de madurez, desde etapas iniciales de exploración hasta escenarios avanzados en los que la IA está plenamente integrada en la actividad diaria. Según sus desarrolladores, este enfoque puede ayudar a tomar decisiones más fundamentadas sobre futuras inversiones, reducir riesgos y medir el progreso de forma objetiva. El modelo ha sido elaborado tras analizar más de un centenar de iniciativas similares, encuestar a centenares de profesionales y realizar pruebas piloto con grandes empresas para validar su utilidad en entornos reales.
