Inteligencia artificial detectará el coronavirus en las superficies cotidianas



Un innovador proyecto de tecnología ha reunido la inteligencia artificial y las imágenes multiespectrales para detectar áreas contaminadas al instante.

 


La crisis de COVID-19 ha sacudido sin lugar a dudas los cimientos de nuestras vidas. Sin embargo, también ha cambiado nuestra relación con los objetos cotidianos. Las superficies comunes están ahora bajo sospecha. Probablemente, las manijas de las puertas ya no serán inocentes. Por lo tanto, en esta nueva normalidad, contar con tecnologías que permitan detectar Sars-CoV-2 en cualquier lugar de manera rápida y fácil podría ser un gran salto. Y eso es con lo que los investigadores de la Universidad de Sevilla en España están ocupados en este momento. Su enfoque es desarrollar una tecnología innovadora que pueda analizar cualquier superficie y confirmar áreas contaminadas. Algo parecido a un escáner de mano para virus. En su búsqueda, utilizarán algoritmos de inteligencia artificial para analizar imágenes multiespectrales detalladas.

La tecnología, que aún se encuentra en una etapa de creación de prototipos, requerirá el esfuerzo conjunto de expertos de diferentes campos, desde investigadores universitarios hasta especialistas en eliminación de bombas y guerra química y biológica. Después de todo, no importa cuán silencioso sea el enemigo, esta es una guerra abierta. Las áreas públicas, hoteles, hospitales o aeropuertos podrían analizarse rápidamente para establecer su seguridad.

Un desafío microscópico.

Este proyecto de tecnología, que utilizará cámaras multiespectrales adquiridas en 2019 para proyectos de IA y tecnologías ópticas, se centra actualmente en tomar imágenes de superficies limpias y contaminantes. Con 120 nanómetros de tamaño, el Sars-CoV-2 demostrará ser un verdadero desafío en el desarrollo de dispositivos funcionales. Sin embargo, la combinación de sistemas de aprendizaje automático y óptica avanzada es motivo de optimismo. El proyecto podría entregar los primeros resultados dentro de ocho meses, y el equipo de investigación los publicará como código abierto para que estén disponibles para la comunidad científica en general.



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Un innovador proyecto de tecnología ha reunido la inteligencia artificial y las imágenes multiespectrales para detectar áreas contaminadas al instante.

 


La crisis de COVID-19 ha sacudido sin lugar a dudas los cimientos de nuestras vidas. Sin embargo, también ha cambiado nuestra relación con los objetos cotidianos. Las superficies comunes están ahora bajo sospecha. Probablemente, las manijas de las puertas ya no serán inocentes. Por lo tanto, en esta nueva normalidad, contar con tecnologías que permitan detectar Sars-CoV-2 en cualquier lugar de manera rápida y fácil podría ser un gran salto. Y eso es con lo que los investigadores de la Universidad de Sevilla en España están ocupados en este momento. Su enfoque es desarrollar una tecnología innovadora que pueda analizar cualquier superficie y confirmar áreas contaminadas. Algo parecido a un escáner de mano para virus. En su búsqueda, utilizarán algoritmos de inteligencia artificial para analizar imágenes multiespectrales detalladas.

La tecnología, que aún se encuentra en una etapa de creación de prototipos, requerirá el esfuerzo conjunto de expertos de diferentes campos, desde investigadores universitarios hasta especialistas en eliminación de bombas y guerra química y biológica. Después de todo, no importa cuán silencioso sea el enemigo, esta es una guerra abierta. Las áreas públicas, hoteles, hospitales o aeropuertos podrían analizarse rápidamente para establecer su seguridad.

Un desafío microscópico.

Este proyecto de tecnología, que utilizará cámaras multiespectrales adquiridas en 2019 para proyectos de IA y tecnologías ópticas, se centra actualmente en tomar imágenes de superficies limpias y contaminantes. Con 120 nanómetros de tamaño, el Sars-CoV-2 demostrará ser un verdadero desafío en el desarrollo de dispositivos funcionales. Sin embargo, la combinación de sistemas de aprendizaje automático y óptica avanzada es motivo de optimismo. El proyecto podría entregar los primeros resultados dentro de ocho meses, y el equipo de investigación los publicará como código abierto para que estén disponibles para la comunidad científica en general.




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