Las pegatinas RFID podrían indicar alimentos contaminados

Si un alimento no es seguro para comer, es mejor averiguarlo antes de que alguien lo coma. Pero no es posible realizar pruebas manuales de cada frasco y biberón, incluso cuando se conoce una amenaza, como el reciente susto con los alimentos para bebés. Los investigadores del MIT han encontrado una manera de comprobar muchos artículos de forma instantánea, no invasiva y a distancia, utilizando las etiquetas RFID que muchos productos ya tienen.

RFID, o identificación por radiofrecuencia, utiliza una pequeña antena incrustada en una pegatina o etiqueta que se activa y alimenta mediante ondas de radio a una frecuencia muy específica. Cuando un transceptor envía una señal de 950 MHz, la etiqueta RFID se activa y retransmite una señal ligeramente diferente identificándose. ¿Productos que se anuncian solos? ¡Conveniente para hacer inventario!

Lo que los investigadores descubrieron fue que esta señal de retorno, fuera de la parte que contiene la información, puede verse afectada por el contenido real del producto, ya que las ondas de radio tienen que atravesarlo. En consecuencia, un frasco lleno de salsa para pasta y uno lleno de aceitunas producirían perfiles de señal diferentes, al igual que un frasco intacto de comida para bebés en comparación con uno contaminado con melamina.

"Es casi como si hubiéramos transformado RFID baratos en pequeños espectroscopios de radiofrecuencia", dijo Fadel Adib, coautor del artículo que describe el nuevo sistema, en un comunicado de prensa del MIT.

El problema es que estas diferencias pueden ser muy pequeñas y no es como si hubieran sido documentadas en ninguna parte; esta es la primera vez que alguien intenta esto. Naturalmente, el equipo recurrió al aprendizaje automático. Entrenaron un modelo que puede decir con confianza a qué corresponde un perfil de señal, con las pequeñas variaciones que surgen de, por ejemplo, ligeras diferencias en la orientación o el ancho del vidrio.

En este momento, el sistema, al que llaman RFIQ, puede distinguir entre fórmulas para bebés puras y contaminadas con melamina, y entre diversas adulteraciones de alcohol etílico puro. Eso es prácticamente todo lo que hay en mi lista de compras, así que estoy listo, pero obviamente al equipo le gustaría que se aplicara a muchos más productos. Ahora que se ha demostrado que el método funciona, ese es el plan.

La tarea se volverá cada vez más difícil, a medida que factores como las variables ambientales (estanterías) y otras interferencias inalámbricas se sumen al problema. Pero los algoritmos de aprendizaje automático son buenos para extraer señales del ruido, por lo que, con suerte, la técnica funcionará sin demasiados problemas.

Puede leer el documento completo que documenta el sistema RFIQ aquí (PDF).