IBM Verifier, una nueva tecnología de la firma de software que usa inteligencia artificial en el procesamiento de imágenes para analizar las sustancias y superficies de los objetos, fue adaptada por su división de investigación y desarrollo para detectar bacterias en alimentos.
En rigor, la plataforma 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", aseguró Donna Dillenberger, la investigadora de IBM Research en el marco de la conferencia 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".
El proyecto permite acceder a los dispositivos ópticos necesarios para este análisis a través de una aplicación de smartphone que utiliza el procesador del teléfono para conectarse con los sensores. De esta forma, se pueden detectar bacterias tan pequeñas como una micra, aproximadamente 75 veces más pequeñas que un cabello humano.
Además, 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 impulsada 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 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", explicó Dillenberger, y agregó: "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".
Según la investigadora, en el futuro 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 qué etapa del proceso de distribución fue alterado un producto determinado.