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El dispositivo portátil que desarrollaron en la Universidad de California en Los Ángeles permite la identificación de alérgenos en el aire basándose en el aprendizaje profundo.

En la Universidad de California en Los Ángeles (UCLA) desarrollaron un dispositivo para uso diario. Ahora cada vez Las alergias son más comunes En los momentos más inesperados, un equipo de científicos ha ideado una solución portátil que puede ser útil para muchos que padecen este tipo de afecciones.

Cada minuto, un adulto respira entre 100 y 1000 bioaerosoles. (Aerosoles formados por partículas de origen biológico). Esto incluye polen, esporas, toxinas y microbios. Si esa persona vive en un ambiente altamente contaminado, el número aumenta a un millón de bioaerosoles. Este tipo de partículas causan alergias, así como asma y otras enfermedades.

El equipo de científicos de UCLA ha alcanzado crear Un dispositivo portátil que combina la adquisición de imágenes con el aprendizaje profundo. Su propósito: medir bioaerosoles derivados de organismos vivos como plantas y hongos e identificar alérgenos en el aire.

Una gran parte de la utilidad del dispositivo es que se puede mover fácilmente para que las personas alérgicas puedan medir la calidad del aire en diferentes áreas. Lo hace porque está capacitado para reconocer cinco tipos de alérgenos en el aire. Tu tasa de aciertos es del 94% , dependiendo del sistema de aprendizaje profundo en el que se base.

Todo es comparable

Desde que se puso en práctica el concepto de inteligencia artificial, ha existido un comportamiento básico que lo determina todo. Se trata de comparar. Registrar, medir, probar. Son acciones que en definitiva corresponden a tomar una muestra y compararla con algunos parámetros que ya hemos clasificado y ordenado.

Ha sido y sigue haciéndolo, a pesar de la mayor capacidad que implica el aprendizaje automático y ahora el aprendizaje profundo de redes neuronales. El método utilizado por el dispositivo creado en UCLA no es una excepción. Su aprendizaje profundo se basa en Saque partículas del aire y conviértalas en información procesable digitalmente.

A partir de estos datos, que ya se han traducido a bits, un algoritmo corta la información, en realidad una imagen, y representa las partículas biológicas. Otro segundo algoritmo basado en una red neuronal clasifica estas partículas en base a un catálogo de diferentes tipos de alérgenos. una base de datos con la que el sistema debe comparar.

Al final, se trata de una comparación entre nueva información y una base de datos perfectamente clasificada y ordenada. Y mucho acierto Realmente depende de qué tan bien etiquetes los elementos de nuestra base de datos.

Imágenes: Coley Christine, Brittany Colette

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