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Détecter les aliments contaminés grâce aux étiquettes RFID

Des chercheurs du Media Lab (MIT) travaillent sur un procédé de contrôle à la source de la qualité sanitaire des aliments, via un système sans fil qui utilise les étiquettes RFID. Appelé RFIQ - pour Radio Frequence IQ - le lecteur permet de détecter d’éventuelles contaminations des aliments.

La technologie RFID est de plus en plus répandue dans l’industrie pour assurer la traçabilité des produits (suivi de la supply chain, authentification, etc.). Pour remettre la qualité et la sécurité des aliments entre les mains des consommateurs, les chercheurs de l’équipe Signal Kinetic du MIT Media Lab ont développé un système sans fil qui utilise les puces RFID présentes sur des centaines de milliards de produits afin de détecter de potentiels contaminants dans les consommables.

Baptisé RFIQ - pour Radio Frequence IQ - le lecteur de puce détecte les changements infimes de signaux émis par les étiquettes lorsque celles-ci interagissent avec les aliments. Un algorithme de machine e-learning apprend les corrélations entre ce changement de signal et la présence de contaminants. Dans les expérimentations menées par les scientifiques, le système a détecté par exemple la présence de mélamine dans une préparation pour bébé avec une précision de 96 % et l’alcool dilué avec du méthanol à 97 %.

Pour mieux comprendre comment fonctionne le système, prenons l’exemple d’une bouteille. Le périphérique sans fil appelle l’antenne de l’étiquette RFID apposée sur la bouteille, qui émet un signal unique contenant les informations enregistrées. Les ondes électromagnétiques traversent le conteneur et sont déformées par les molécules et ions du contenu. Ce processus est appelé « couplage faible » : si les propriétés de la substance (le contenu) changent, les propriétés du signal changent également.

Les chercheurs utilisent la spectroscopie par radiofréquence, qui permet d’exciter une substance avec des ondes électromagnétiques sur une large fréquence et de mesurer les diverses interactions permettant de déterminer la composition du contenu et détecter les substances impures grâce à l’IA.

Lorsque le lecteur reçoit les caractéristiques du signal, il les envoie à un modèle d’apprentissage automatique (machine learning) sur un ordinateur séparé. Les chercheurs "éduquent" l’intelligence artificielle en indiquant quelles modifications (changement de signal) correspondent à des substances pures ou impures.

Article rédigé par Georges Simmonds pour RT Flash

MIT

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