Gli adesivi RFID potrebbero segnalare alimenti contaminati

Se un alimento non è sicuro da mangiare, è meglio scoprirlo prima che qualcuno lo mangi. Ma il test manuale di ogni barattolo e bottiglia non è possibile, anche quando è nota una minaccia, come il recente allarme sugli alimenti per bambini. I ricercatori del MIT hanno trovato un modo per controllare molti articoli istantaneamente, in modo non invasivo e a distanza, utilizzando i tag RFID già presenti su molti prodotti.

L'RFID, o identificazione a radiofrequenza, utilizza una minuscola antenna incorporata in un adesivo o un'etichetta che viene attivata e alimentata da onde radio a una frequenza molto specifica. Quando un ricetrasmettitore invia un segnale a 950 Mhz, il tag RFID si attiva e ritrasmette un segnale leggermente diverso identificandosi. Prodotti che si annunciano? Comodo per fare l'inventario!

Ciò che i ricercatori hanno scoperto è che questo segnale di ritorno, al di fuori della parte effettiva che trasporta le informazioni, può essere influenzato dal contenuto reale del prodotto, poiché le onde radio devono attraversarlo. Di conseguenza, un barattolo pieno di sugo per la pasta e uno pieno di olive produrrebbero profili di segnale diversi, così come un barattolo di alimenti per bambini intatto rispetto a uno contaminato con melamina.

"È quasi come se avessimo trasformato gli economici RFID in minuscoli spettroscopi a radiofrequenza", ha affermato Fadel Adib, coautore dell'articolo che descrive il nuovo sistema, in un comunicato stampa del MIT.

Il problema è che queste differenze possono essere minime e non è che siano state documentate da nessuna parte: questa è la prima volta che qualcuno lo prova. Quindi, naturalmente, il team si è rivolto all'apprendimento automatico. Hanno addestrato un modello in grado di dire con sicurezza a cosa corrisponde un profilo di segnale, con le piccole variazioni che derivano, ad esempio, da lievi differenze nell’orientamento o nella larghezza del vetro.

In questo momento il sistema, che chiamano RFIQ, può distinguere tra il latte artificiale per bambini puro e quello contaminato da melamina e tra varie adulterazioni di alcol etilico puro. C'è praticamente tutto sulla mia lista della spesa, quindi sono a posto, ma ovviamente il team vorrebbe applicarlo a molti più prodotti. Ora che il metodo ha dimostrato di funzionare, il piano è questo.

Il compito diventerà sempre più difficile, poiché cose come variabili ambientali (scaffali) e altre interferenze wireless si aggiungono al problema. Ma gli algoritmi di apprendimento automatico sono bravi a estrarre il segnale dal rumore, quindi con un po’ di fortuna la tecnica funzionerà senza troppi problemi.

Puoi leggere il documento completo che documenta il sistema RFIQ qui (PDF).