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A partir de una invención de investigadores de la Universidad Bar Ilan, se podrá medir el azúcar en sangre a través de un pequeño dispositivo de inteligencia que tiene como objetivo reemplazar los dispositivos de detección óptica que se utilizan actualmente. Crédito foto: Shlomi Mizrachi
El profesor Doron Naveh –de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Bar-Ilan– y su equipo han desarrollado un pequeño dispositivo que tiene como objetivo reemplazar los dispositivos de detección óptica grandes y complejos que se pueden usar para medir los niveles de azúcar en la sangre. Según la universidad, el dispositivo se encuentra ahora en la etapa de prueba de concepto.
Naveh y su colega, el profesor Fengnian Xia de la Universidad de Yale, esperan atraer inversores al proyecto para desarrollar aún más el dispositivo, que se basa en inteligencia artificial y tecnología de detección adaptativa. Un artículo sobre el desarrollo del dispositivo fue publicado en la revista Science.
Los dispositivos de detección óptica juegan un papel crucial en la vida moderna. Sin embargo, estos dispositivos, que caracterizan las propiedades de la luz, tienden a ser grandes y caros y se utilizan principalmente en laboratorios especializados con fines de prueba (como las pruebas médicas realizadas en hospitales).
Un nuevo estudio realizado en la Facultad de Ingeniería de la Universidad Bar-Ilan, en colaboración con investigadores de Estados Unidos y Austria, propone una alternativa compacta basada en la inteligencia artificial.
¿Qué son los dispositivos de detección óptica? Estos dispositivos proporcionan información sobre las propiedades de los materiales al transmitir o reflejar la luz a través de ellos y se utilizan con fines médicos y de investigación. Sin embargo, en un futuro próximo podrían convertirse en parte de nuestra vida cotidiana.
Los investigadores explican que, debido a que el nuevo dispositivo tiene el tamaño de unas pocas micras, podría integrarse en teléfonos inteligentes. Además, podremos examinar el espectro de cualquier cosa que querramos y compartir la información en las plataformas de redes sociales.
Entonces, ¿qué se puede lograr usando este desarrollo israelí? Según la Universidad Bar-Ilan, esta tecnología se puede utilizar para medir las propiedades de los productos alimenticios, como los niveles de sodio, el color y, en cierta medida, su composición química.
También puede determinar qué contiene nuestra bebida, el contenido de grasa en la leche o la calidad del agua, si el aceite de oliva, la miel o el jugo de limón que estamos considerando comprar ha tenido varios ingredientes agregados, y más.
Además, los investigadores dicen que en el futuro podremos llevar pequeños espectrómetros en dispositivos móviles y realizar varias pruebas nosotros mismos, como medir las concentraciones de antioxidantes, alcohol o niveles de azúcar en la sangre.
La ciencia detrás de los sensores ópticos
Las características medidas de la luz incluyen el espectro, la intensidad y la polarización (la dirección en la que las ondas de luz oscilan en el espacio). La medición del espectro generalmente se realiza a través de la dispersión, un proceso en el que la luz pasa a través de un prisma o una rejilla de difracción que hace que diferentes longitudes de onda de luz avancen en diferentes direcciones en el espacio.
Después de la dispersión, la luz llega a una cámara donde diferentes píxeles miden la intensidad de la luz en diferentes colores. La distancia entre el punto de dispersión, donde se encuentra la rejilla, y la cámara que mide el espectro determina la fuerza de separación (resolución).
Para obtener una medición de espectro más precisa, se necesita un dispositivo más grande y, de hecho, los dispositivos de medición modernos pueden tener más de 2 metros de largo.
Los investigadores explicaron que medir la polaridad de la luz es más complejo y generalmente implica la separación espacial de los haces de luz en varios haces que avanzan en diferentes direcciones. Cada haz lleva consigo la polaridad de la luz a lo largo de un eje específico en el espacio.
A continuación, los detectores analizan los diferentes ejes de polarización lineal. Además, el sistema mide las diferencias de fase, es decir, el estado momentáneo de la onda de luz, en varias polaridades. Las mediciones de este tipo son cruciales, ya que proporcionan información rica sobre la interacción de la luz con la materia y pueden dilucidar varios procesos de dispersión.
En el nuevo desarrollo, el dispositivo óptico utilizado en los sensores tradicionales es reemplazado por un sensor adaptativo, algoritmo y operaciones matemáticas que permiten la detección de las propiedades de la luz. Esto permite el reemplazo de equipos complejos como espectrómetros con un componente pequeño de sólo unas pocas micras de tamaño, sin la necesidad de espejos, lentes, prismas y cámaras, que son reemplazados por algoritmos y datos.
¿Cómo funciona?
Se requieren varios elementos para implementar los principios del método de detección alternativo que los investigadores llaman Detección Óptica Geométrica Profunda:
-Sensor adaptativo: Un sensor que puede cambiar su respuesta a la luz mediante la aplicación de voltajes eléctricos, corrientes, campos magnéticos, temperatura, presión mecánica o cualquier otro factor que pueda controlarse durante el funcionamiento del sensor.
-Datos: Los datos se obtienen a través del entrenamiento de medición del sensor, donde generalmente se utilizan casos de prueba objetivos (fuentes confiables de datos como el American Standards Institute). Durante el entrenamiento de medición, el sensor adaptativo se opera en su espectro de medición. Por ejemplo, se toman mediciones de las respuestas a la luz en rangos espectrales, temperaturas, voltajes eléctricos y diversas presiones. De esta manera, se crea un espacio de datos de cuatro dimensiones.
-Representación de datos: La disposición de los datos se define de manera que exista una relación algebraica razonable entre la matriz multidimensional que representa la respuesta del sensor a la luz, el vector que representa las variables deseadas y el resultado de la medición que queremos realizar para obtener la variable.
-Modelo: Esta parte se puede dividir en dos: algunos problemas surgen del hecho de que parte de la física en sí no se entiende bien y, por otro lado, hay problemas en los que el dispositivo se adhiere a leyes físicas conocidas, pero existen varios parámetros desconocidos.
La cantidad de datos y algoritmos requeridos para el caso analítico (cuando se conoce un modelo general) es baja en comparación con la cantidad requerida en casos que dependen únicamente de datos empíricos (en casos donde no hay un modelo físico).
Dados estos problemas, la medición en sí se atribuye a un proceso de codificación en el que los resultados de medición se obtienen en forma de una matriz de números que representan la corriente eléctrica o el voltaje.
La interpretación de estos resultados de medición y su traducción en información espectral se realiza a través de un proceso de interpretación que utiliza un algoritmo que simula la actividad de la red neuronal, que se alimenta con datos controlados durante el entrenamiento. Luego, se presenta una consulta, en la que la propia red realiza los cálculos faltantes necesarios para alcanzar el resultado deseado.
El profesor Naveh explicó que la detección de este tipo puede incluir no sólo las características físicas de la luz, sino también realizar cálculos en una serie de detectores, similar a una cámara que está entrenada para buscar objetos y completar los detalles faltantes utilizando hardware y algoritmos que crean una red neuronal en la matriz de píxeles de la cámara.
En tal caso, una submatriz de píxeles, definida como una sola neurona, está entrenada para buscar formas específicas en una imagen y proporciona retroalimentación basada en una suma de la señal medida en cada uno de los elementos de esa neurona.
La retroalimentación representa la coincidencia de una forma específica en la imagen con un objeto conocido basado en varias clasificaciones (por ejemplo, números escritos a mano o letras). De esta manera, el sistema de cámara identifica objetos importantes durante el proceso de tomar una foto.
“En el futuro, estos sensores formarán parte de muchos sistemas, cuyo propósito es aprender las propiedades de una sustancia a través del reflejo o paso de la luz, especialmente en el móvil”, explicó el profesor Naveh.
“Podremos medir y analizar la firma espectral de cualquier cosa que querramos, incluyéndonos a nosotros mismos si necesitamos medir la concentración de glucosa, alcohol u oxígeno en nuestra sangre a través de nuestros dispositivos móviles”, agregó.
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