Algunos físicos toman muy en serio la calidad de su café, mientras que otros se conformarán con cualquier grano viejo siempre que los mantenga alerta durante una corrida experimental nocturna. Ahora, podrían usar imágenes multiespectrales e inteligencia artificial para seleccionar sus granos, gracias a una investigación realizada en Brasil.
De acuerdo con la Asociación de Cafés Especiales de América, un café especial debe alcanzar una puntuación de 80 o más de 100 posibles en la escala de calidad de la asociación. El café generalmente se prueba en tres etapas: granos crudos, granos tostados y café de degustación elaborado con los granos. Esto se hace enviando granos crudos a tres personas independientes (llamadas catadoras) que hacen las pruebas.
Este es un proceso costoso y lento, por lo que Winston Pinheiro Claro Gomes de la Universidad de São Paulo y sus colegas han desarrollado una forma mucho más avanzada de clasificar los granos de café. El equipo desarrolló su sistema realizando primero mediciones de imágenes multiespectrales en 16 muestras diferentes de granos de café verde. Esta técnica ilumina una muestra con luz en varias longitudes de onda diferentes y luego mide la luz reflejada por la muestra, y también la fluorescencia de la muestra.
buscando diferencias
Diez de las muestras eran frijoles especiales galardonados y seis eran frijoles estándar comprados en un mercado local. A continuación, se utilizaron sistemas de inteligencia artificial para buscar diferencias y similitudes entre las imágenes multiespectrales de las muestras de mayor y menor calidad.
El análisis reveló que los mejores granos tendían a tener una forma más uniforme cuando se veían con luz visible, mientras que los granos más pobres tendían a tener señales de fluorescencia más intensas. El equipo cree que estas señales están relacionadas con la miríada de compuestos químicos (incluida la cafeína) que se encuentran en el café. Las variaciones en los niveles de algunos de estos compuestos se pueden usar para distinguir entre diferentes tipos de granos, por lo que el equipo tiene la esperanza de que su técnica pueda usarse pronto para identificar granos con el potencial de ser cafés especiales.
La investigación se describe en Informática y Electrónica en la Agricultura.
Como muestra la investigación brasileña, la naturaleza proporciona una gran cantidad de productos químicos y materiales útiles. Uno de esos materiales es la quitina, que se encuentra en los exoesqueletos de animales como insectos y crustáceos. La quitina ha encontrado una serie de usos industriales y médicos e incluso podría usarse como material de construccion en marte.
Sostenible
Ahora, Liangbing Hu en la Universidad de Maryland y sus colegas han utilizado un material derivado de quitina llamado quitosano para crear un electrolito de batería. Un electrolito es el material de una batería a través del cual fluyen los iones a medida que la batería se carga y descarga. A menudo está hecho de productos químicos tóxicos o inflamables, por lo que los investigadores están tratando de desarrollar nuevos materiales que sean más amigables con el medio ambiente.
Una característica clave del nuevo electrolito del equipo es que los microbios pueden biodegradarlo en unos cinco meses. Además, el quitosano puede derivarse de caparazones de cangrejo y otros desechos de mariscos, e incluso de algunos tipos de hongos, lo que lo convierte en un producto sostenible.
Hu y sus colegas utilizaron el electrolito para crear una batería basada en zinc en lugar de litio, siendo este último un metal mucho más raro. Hu dice que las baterías de zinc bien diseñadas son más baratas y seguras que las de litio. De hecho, su batería de zinc y quitosano tiene una eficiencia energética del 99.7 % después de 1000 ciclos de batería, lo que, según el equipo, la convierte en una opción viable para almacenar energía generada por sistemas eólicos y solares.
La batería se describe en Materia.
