Si bien la aplicación más obvia sería escanear en busca de bombas y otros elementos y sustancias peligrosas en los aeropuertos, los hallazgos, descritos en Comunicaciones de la naturaleza hoy en día, también podría ayudar a detectar grietas y óxido en edificios y, finalmente, identificar tumores en etapa temprana.
Un equipo de investigadores de la UCL escondió pequeñas cantidades de explosivos, incluidos Semtex y C4, dentro de artículos eléctricos, como computadoras portátiles, secadores de pelo y teléfonos móviles. Los artículos se colocaron dentro de bolsas con cepillos de dientes, cargadores, paracetamol y otros objetos cotidianos para replicar de cerca la bolsa de un viajero.
Mientras que las máquinas de rayos X estándar inciden sobre los objetos con un campo uniforme de rayos X, el equipo escaneó las bolsas con un escáner de seguridad de rayos X hecho a medida que contenía máscaras: láminas de metal con agujeros perforados que separan los haces en un conjunto de haces más pequeños.
A medida que los haces pasaban a través de la bolsa y su contenido, se dispersaban en ángulos tan pequeños como un microrradián (alrededor de 20 000 veces más pequeños que un grado). La dispersión fue analizada por una IA capacitada para reconocer la textura de materiales específicos en función de un patrón particular. de cambios de ángulo.
La IA es excepcionalmente buena para captar las texturas de estos materiales, incluso cuando están ocultos dentro de otros objetos, dice el autor principal Sandro Olivo, de UCL Medical Physics & Biomedical Engineering. “Incluso si ocultamos una pequeña cantidad de explosivo en algún lugar, porque habrá un poco de textura en medio de muchas otras cosas, el algoritmo lo encontrará”.
El algoritmo pudo identificar correctamente los explosivos en cada experimento realizado en condiciones de prueba, aunque el equipo reconoció que sería poco realista esperar un nivel tan alto de precisión en futuros estudios más amplios que se asemejaran más a las condiciones del mundo real.
La técnica también podría usarse en aplicaciones médicas, particularmente en la detección del cáncer, cree el equipo. Aunque Olivo y su equipo aún tienen que probar si la técnica podría diferenciar con éxito la textura de un tumor del tejido mamario sano que lo rodea, por ejemplo, está entusiasmado con la posibilidad de detectar tumores muy pequeños que podrían haber pasado desapercibidos detrás de la caja torácica de un paciente. .
“Me encantaría hacerlo algún día”, añade. “Si obtenemos una tasa de aciertos similar en la detección de la textura en los tumores, el potencial para el diagnóstico temprano es enorme”.
Pero el cuerpo humano es un entorno significativamente más desafiante para escanear que objetos estáticos llenos de aire como bolsas, señala Kevin Wells, profesor asociado de la Universidad de Surrey, que no participó en el estudio. Además, los investigadores tendrían que reducir el tamaño del equipo voluminoso y asegurarse de que el costo de la detección fuera equivalente a las técnicas existentes antes de que pudiera considerarse como un método de detección potencial para humanos.
“Lo que se presenta aquí parece extremadamente prometedor. Creo que tiene un gran potencial para ciertos tipos de detección de amenazas y para detectar grietas”, dice.
“Para la aplicación médica de tipo cáncer, es una posibilidad, pero hay algunos pasos por recorrer antes de poder demostrar la eficacia en un contexto clínico”.