Ciencia

Algoritmo para smartphone puede detectar si el usuario ha fumado marihuana

Un grupo de científicos e ingenieros de la Universidad de Rutgers entrenaron a tu smartphone para descifrar lo predecible estudiando tu GPS y conducta.

Existe un rango infinito de posibilidades de innovación tecnológica con el desarrollo de nuevas aplicaciones y usos del hardware contenido en un smartphone.

Con el paso de los años hemos visto cómo poco a poco se ha ido refinando el uso de estos dispositivos para darles usos jamás imaginados.

El ejemplo más obvio lo encontramos con las plataformas de Realidad Aumentada, o los relojes inteligentes que ahora son capaces hasta de detectar el ritmo cardíaco, los ciclos de sueño o hasta contagios de SARS-CoV-2 con absoluta precisión.

Pero los ingenieros y científicos a veces también encuentran otros usos de estas plataformas más retorcidos y menos convencionales.

Por ejemplo cuando esta tecnología se usa para determinar el comportamiento con el uso de drogas de los usuarios.

Tu smartphone sabrá si has fumado marihuana

Una investigación de la Universidad de Rutgers ha publicado los resultados de un curioso proyecto en donde un grupo de investigadores ha desarrollado un algoritmo móvil capaz de determinar con un 90% de precisión si el usuario ha fumado hierba.

El algoritmo fue creado por el Institute for Health, Health Care Policy and Aging Research. A grandes rasgos funciona combinando sensores de movimiento contenidos en el propio smartphone para rastrear desplazamientos de la persona, en cruce con los datos del GPS sobre distintas horas del día y la semana. La suma de todos los factores analizados puede dictaminar si alguien está o no drogado:

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“Podríamos detectar cuándo una persona podría estar experimentando una intoxicación por cannabis y realizar una breve intervención cuándo y dónde podría tener el mayor impacto para reducir el daño relacionado con la cannabis.” Es lo que revela la coautora del proyecto Tammy Chung, directora del Centro del Instituto para Salud de la universidad.

Cómo lo lograron

Para darle forma a este algoritmo que ahora tiene un alto grado de precisión los científicos en su inicio, según relata la investigación publicada en la última edición de Drug and Alcohol Dependence, recopilaron los datos diarios de voluntarios en la ciudad de Pittsburgh de entre 18 y 25 años que dijeron que fumaban marihuana al menos dos veces por semana.

Los participantes llenaron distintos informes y participaron en encuestas telefónicas por un lapso de un mes. En ese mismo periodo se cruzaron datos de movimiento y desplazamiento mediante los registros GPS y de actividad de sus smartphones.

Así crearon la primera versión del algoritmo que presentaba un rango de acierto del 60% sólo basados en los datos de la hora y día de la semana.

Pero conforme se alimentó con más información el algoritmo su rango de desempeño incrementó hasta el 90%. Todo gracias a los patrones de viaje registrados por el GPS y las variaciones de movimiento del acelerómetro del celular cuando una persona está bajo los influjos de la marihuana.

El acelerómetro llega al grado de poder detectar inclinaciones, balanceos, tropiezos, ritmos de caminado y cambios bruscos de trayectoria al andar. Lo que termina delatando todo.

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