Los sistemas de detecci\u00f3n electroqu\u00edmica tradicionales suelen ser voluminosos, limitados a mediciones fijas, costosos (alcanzando miles de euros o d\u00f3lares), requieren un mantenimiento manual intensivo y ejecutan algoritmos de inteligencia artificial en la nube.<\/p>\n
Un innovador microchip permitir\u00e1 el an\u00e1lisis en tiempo real de l\u00edquidos para prever riesgos ambientales y alimentarios. Esta tecnolog\u00eda act\u00faa como un laboratorio en miniatura, emulando el sistema sensorial humano para examinar sustancias acuosas en cualquier momento y lugar.<\/p>\n
Los sistemas de AiQUOS integran las avanzadas capacidades de un laboratorio en un solo chip, facilitando an\u00e1lisis electroqu\u00edmicos y control preciso de sustancias acuosas donde y cuando sea necesario. Esta tecnolog\u00eda combina cientos de sensores multiparam\u00e9tricos y an\u00e1lisis basados en inteligencia artificial en un microchip con funcionamiento neurom\u00f3rfico, inspirado en los sentidos y el cerebro humano. AiQUOS es una nueva empresa tecnol\u00f3gica que ha surgido del Instituto de Microelectr\u00f3nica de Barcelona (IMB), parte del Centro Nacional de Microelectr\u00f3nica (CNM) bajo el Consejo Superior de Investigaciones Cient\u00edficas (CSIC) en Espa\u00f1a, y del Instituto de Neuroinform\u00e1tica de la Universidad de Z\u00farich en Suiza, con el objetivo de llevar estos dispositivos al mercado.<\/p>\n
\u201cEs la primera microtecnolog\u00eda neurom\u00f3rfica dise\u00f1ada para realizar an\u00e1lisis electroqu\u00edmico continuo de sustancias acuosas\u201d, afirma Josep Maria Margarit, investigador Ram\u00f3n y Cajal del IMB y l\u00edder del proyecto.<\/p>\n
\u201cHasta ahora, no se hab\u00edan creado chips con matrices de sensores electroqu\u00edmicos y circuitos inspirados en la neurociencia para la percepci\u00f3n multimodal in situ. La combinaci\u00f3n de ambas funcionalidades otorga inteligencia al sistema, permiti\u00e9ndole adaptarse a variaciones y perturbaciones ambientales, as\u00ed como interpretar de manera robusta y personalizada la informaci\u00f3n de m\u00faltiples sensores para predecir riesgos ambientales, agroalimentarios o de salud\u201d, a\u00f1ade el cient\u00edfico y cofundador de la empresa. Todo esto es posible \u201cen un \u00fanico dispositivo que imita los mecanismos nerviosos biol\u00f3gicos para ofrecer datos, aprendizaje y toma de decisiones con un consumo m\u00ednimo\u201d.<\/p>\n
Las capacidades del sistema permiten su miniaturizaci\u00f3n y adaptaci\u00f3n a diversos espacios, asegurando autonom\u00eda energ\u00e9tica y operativa, as\u00ed como su producci\u00f3n en grandes vol\u00famenes a bajo coste sobre obleas de silicio (el sustrato semiconductor donde se integran los chips).<\/p>\n
La empresa est\u00e1 llevando a cabo pruebas de esta tecnolog\u00eda en sondas de control para su futura comercializaci\u00f3n. \u201cEstamos incorporando los chips en sondas para monitorizar agua, como en tanques de producci\u00f3n acu\u00edcola o estaciones de tratamiento de agua, gracias a colaboraciones previas y actuales con socios industriales como IRTAmar y Aig\u00fces de Barcelona. Estas sondas est\u00e1n dise\u00f1adas para realizar mediciones sin necesidad de calibraci\u00f3n frente a la variabilidad de la se\u00f1al debida al envejecimiento e interferencias del medio, adem\u00e1s de generar alertas tempranas por contaminaci\u00f3n\u201d, explica Cecilia Jim\u00e9nez, investigadora del IMB y cofundadora. \u201cLa sonda se puede reconfigurar f\u00e1cilmente para operar en nuevas ubicaciones durante varias semanas con el mismo chip y permite transmitir datos a trav\u00e9s de una red ethernet, funcionando como un dispositivo IoT (Internet de las Cosas)\u201d, a\u00f1ade Jim\u00e9nez.<\/p>\n
La tecnolog\u00eda AiQUOS es el resultado de una extensa colaboraci\u00f3n internacional entre el IMB y la Universidad de Z\u00farich. Adem\u00e1s, en su transferencia a la empresa se ha incorporado otra tecnolog\u00eda desarrollada por la Universidad Aut\u00f3noma de Barcelona (UAB). (Fuente: IMB \/ CNM \/ CSIC)<\/p>\n
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