Nuevo sistema de IA imita el olfato humano para detectar gases tóxicos con exactitud y precisión
Investigadores de la Universidad de Virginia han desarrollado un sistema impulsado por IA que detecta gases tóxicos en tiempo real, utilizando sensores que imitan el olfato humano para identificar contaminantes con precisión.
Un sistema de inteligencia artificial de vanguardia desarrollado por investigadores de la Universidad de Virginia (UVA), está avanzando en el monitoreo de la calidad del aire al detectar rápidamente gases tóxicos en diversos entornos.
Al imitar el sentido del olfato humano, el sistema identifica gases nocivos como el dióxido de nitrógeno (NO2), a través de una red de sensores de grafeno especializados. Este avance, publicado en Science Advances, podría revolucionar los estándares de seguridad en áreas urbanas y entornos industriales, previniendo potencialmente miles de muertes relacionadas con las vías respiratorias al año.
La necesidad de una detección avanzada de gases
La contaminación del aire, en particular la causada por gases como el dióxido de nitrógeno, es una importante amenaza para la salud en todo el mundo. La Organización Mundial de la Salud relaciona la contaminación del aire exterior con más de 4 millones de muertes prematuras al año, principalmente por enfermedades respiratorias como el asma y la EPOC.
Detectar y controlar las fugas de gas es esencial para proteger la salud pública, ya que los gases tóxicos pueden causar problemas de salud crónicos y daños ambientales.
El sistema impulsado por IA tiene como objetivo abordar este desafío con mayor velocidad y sensibilidad. Los detectores de gas convencionales carecen de la precisión y la capacidad de respuesta en tiempo real de este sistema avanzado, que imita el proceso olfativo humano.
Esta tecnología podría salvar vidas al identificar fugas tóxicas de manera temprana en lugares como plantas de fabricación, ciudades abarrotadas y hogares.
Cómo el sistema de IA imita el olfato para detectar gases
El núcleo del sistema se basa en sensores basados en grafeno que funcionan como una nariz artificial. Estos sensores incorporan nanoislas de catalizadores metálicos, que reaccionan con las moléculas de gas y alteran la conductividad eléctrica del sensor. Cuando se exponen a gases tóxicos como el NO2, estos sensores detectan incluso los cambios más pequeños, lo que permite una rápida identificación del origen de la fuga.
El diseño utiliza redes neuronales artificiales para procesar datos de sensores en tiempo real, ajustando e interpretando constantemente la información para identificar las fuentes de gas. El investigador principal Kyusang Lee explica que al replicar el proceso biológico del olfato, este sistema logra una sensibilidad previamente inalcanzable en el monitoreo de gases tóxicos, abriendo nuevas posibilidades para la gestión de la calidad del aire en entornos complejos.
Ubicación optimizada de sensores con aprendizaje automático
Para maximizar la eficiencia del sistema, los investigadores incorporaron técnicas de aprendizaje automático que optimizan la ubicación de los sensores en un área determinada. Un algoritmo de optimización bayesiana divide el espacio en secciones más pequeñas, encontrando posiciones ideales de sensores para cubrir entornos complejos con recursos mínimos.
Al agilizar la disposición de los sensores, el sistema detecta gases más rápido y al mismo tiempo conserva energía.
Este enfoque eficiente en el uso de recursos no solo hace que el sistema sea más práctico, sino también más adaptable a diversos entornos, desde instalaciones industriales hasta centros urbanos. Con esta sofisticada red de sensores impulsada por IA, el monitoreo de la calidad del aire se vuelve más rápido, más preciso y rentable. Esta tecnología marca un avance significativo en el monitoreo de la seguridad y la salud ambiental.
------------------------------------------
Referencia de la noticia:
UVA. “AI-Powered System Detects Toxic Gases with Speed and Precision”https://engineering.virginia.edu/news-events/news/ai-powered-system-detects-toxic-gases-speed-and-precision