Diferenciar la Coca-Cola de la Pepsi o detectar si ñe han echado algo en la copa es algo que se podrá hacer con el smartphone, según un nuevo estudio de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hong Kong.
El proyecto se llama Vi-Liquid y funciona de una manera que, explicada en voz alta, suena casi trivial: el teléfono hace vibrar el vaso, escucha cómo responde esa vibración y deduce qué líquido hay dentro. Detrás de esa sencillez aparente hay física de fluidos, procesado de señales y bastante ingenio para esquivar los límites técnicos del hardware de consumo, como un iPhone 7: el dispositivo utilizado en el estudio.
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El concepto central es que cada líquido ofrece una resistencia distinta al movimiento cuando el recipiente vibra. Esa resistencia, también concida como viscosidad, deja una huella en la forma en que la vibración se propaga y se apaga.
El sistema mide dos cosas: cuánto amortiguó el líquido la vibración mientras el motor estaba encendido y con qué rapidez se extinguió la señal cuando se apagó. Combinando ambos datos obtiene la viscosidad, y con ella, una identidad probable.
Diferenciar la Coca-Cola de la Pepsi, o detectar si te echan algo en la bebida
Los investigadores de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hong Kong (China) probaron el sistema con 30 líquidos distintos (PDF): desde agua destilada hasta miel, pasando por aceites, lejías, vinagre, leche entera, leche desnatada, zumos o licores.
El margen de error medio en la estimación de viscosidad fue del 2,9%, y el sistema acertó la identidad del líquido en el 95,47% de los casos usando el clasificador más básico posible: buscar el líquido de referencia con la viscosidad más parecida.
Lo llamativo no es solo el porcentaje global, sino que el sistema funciona incluso cuando las diferencias son muy pequeñas. Coca-Cola y Pepsi tienen viscosidades casi idénticas, alrededor de 1,13 y 1,24 centipoise respectivamente, y aun así el sistema las distingue.
También logró diferenciar cinco tipos de agua con variaciones mínimas: destilada, del grifo, de lluvia, de charco y agua estancada. La diferencia entre la más fina y la más viscosa es de apenas una décima de centipoise, pero resultó suficiente para que Vi-Liquid las ordenara correctamente con un error medio del 2,56%.
El equipo exploró además usos más orientados a la salud. Con muestras de orina sintética a las que se añadieron cantidades controladas de ácido úrico y proteína, dos marcadores de problemas renales, el sistema estimó las concentraciones con errores de 1,15 mg por cada 100 mililitros en el caso del urato y de 0,20 mg para la proteína.
También midió concentración de alcohol con un error medio de 1,38 puntos porcentuales. Los propios autores recalcan que estos resultados son orientativos y no sustituyen ningún análisis clínico.
Los obstáculos técnicos del estudio
Construir todo esto sobre hardware de consumo no fue directo. El mayor problema es que el acelerómetro de un iPhone solo puede muestrear a 100 Hz a través de la interfaz pública del sistema operativo, pero el motor vibra a 167 Hz. Con esa frecuencia de muestreo, la señal queda distorsionada por aliasing y los picos de amplitud, precisamente los datos que hay que medir, salen mal.
La solución fue introducir pequeños desfases entre cada ráfaga de vibración: al capturar cada ciclo desde una fase ligeramente diferente, los datos de varias ráfagas se pueden combinar para reconstruir la forma de onda real con una resolución mucho mayor. A ese proceso le sumaron un algoritmo de reconstrucción dispersa llamado OMP, Orthogonal Matching Pursuit, que afina todavía más el resultado.
El segundo obstáculo fue que el motor no solo hace vibrar el recipiente: también sacude directamente el propio teléfono, y esa vibración directa llega al acelerómetro con mucha más fuerza que la señal reflejada por el líquido. Para filtrarlo, los investigadores grabaron la "huella" de esa interferencia directa suspendiendo el teléfono en el aire, sin ningún vaso, y después la restaron de cada medición real.
El tercer problema fue el volumen. El mismo líquido vibra diferente si el vaso está lleno a la mitad que si está casi lleno, porque la masa de líquido acoplada al recipiente cambia la frecuencia de resonancia del sistema. Vi-Liquid resuelve esto estimando primero el volumen a partir del desplazamiento de esa frecuencia y aplicando luego una corrección específica.
Límites y próximos pasos de Vi-Liquid
El sistema tiene un techo claro: líquidos con viscosidades por encima de unos 2.500 centipoise, la miel roza los 3.000. Es en ese punto donde la precisión se degrada hasta superar el 6% de error, que los autores consideran el límite práctico con el hardware actual.
También requiere un vaso con una ranura lateral específica donde encaje el teléfono y una calibración previa con cuatro líquidos conocidos. No funciona con cualquier recipiente sin más. Las limitaciones más estructurales son dos:
- La viscosidad no identifica de forma única a todos los líquidos posibles. Hay líquidos sin relación entre sí que pueden tener viscosidades prácticamente iguales; para distinguirlos haría falta añadir otras propiedades, como densidad, tensión superficial o propiedades ópticas.
- La viscosidad depende mucho de la temperatura, así que cualquier uso fuera de un entorno controlado exigiría medir también la temperatura del líquido y compensar.
Los investigadores apuntan que la dirección lógica es combinar Vi-Liquid con los sensores ópticos que los teléfonos ya llevan: cámara, flash, sensores de proximidad, para obtener una caracterización más completa. Por ahora, el trabajo demuestra que hay información física aprovechable en canales que normalmente se ignoran.
Esta aplicación sería similar a algunos medidores de pulsaciones que hacen uso de la cámara trasera del móvil, o bien medir distancias utilizando sensores ToF de los smartphones.