Un système sans fil simple et évolutif utilise des étiquettes RFID sur des milliards de produits pour détecter la contamination.

Les chercheurs du MIT Media Lab ont mis au point un système sans fil qui exploite les étiquettes RFID bon marché déjà présentes sur des centaines de milliards de produits pour détecter une éventuelle contamination des aliments, sans aucune modification matérielle. Grâce à ce système simple et évolutif, les chercheurs espèrent que la détection de la sécurité sanitaire des aliments sera accessible au grand public.

Les incidents liés à la sécurité des aliments ont fait les gros titres dans le monde entier pour avoir causé des maladies et des décès presque chaque année au cours des deux dernières décennies. En 2008, par exemple, en Chine, 50 000 bébés ont été hospitalisés après avoir consommé des préparations pour nourrissons adultérées avec de la mélamine, un composé organique utilisé dans la fabrication des plastiques, qui est toxique à des concentrations élevées. Et en avril, plus de 100 personnes en Indonésie sont mortes après avoir bu de l’alcool, en partie contaminé par du méthanol, un alcool toxique couramment utilisé pour diluer l’alcool vendu sur les marchés noirs du monde entier.

Le système de chercheurs, appelé RFIQ, comprend un lecteur qui détecte les changements infimes des signaux sans fil émis par les étiquettes RFID lorsque les signaux interagissent avec des aliments. Pour cette étude, ils se sont concentrés sur les préparations pour nourrissons et l’alcool, mais à l’avenir, les consommateurs pourraient disposer de leur propre lecteur et logiciel leur permettant de détecter la sécurité des aliments avant d’acheter pratiquement n’importe quel produit. Des systèmes pourraient également être implémentés dans les arrière-salles des supermarchés ou dans les réfrigérateurs intelligents pour interroger en permanence une étiquette RFID afin de détecter automatiquement les aliments gâtés, selon les chercheurs.

La technologie repose sur le fait que certains changements dans les signaux émis par une étiquette RFID correspondent aux niveaux de certains contaminants dans ce produit. Un modèle d’apprentissage automatique «apprend» ces corrélations et, à partir d’un nouveau matériau, peut prédire si le matériau est pur ou contaminé et à quelle concentration. Lors d’expériences, le système a détecté une préparation pour nourrissons mélangée avec de la mélamine avec une précision de 96% et de l’alcool dilué avec du méthanol avec une précision de 97%.

«Ces dernières années, il y a eu tellement de risques liés aux aliments et aux boissons que nous aurions pu éviter si nous avions tous les outils pour détecter nous-mêmes la qualité et la sécurité des aliments», déclare Fadel Adib, professeur assistant au Media Lab, et co-auteur d’un document décrivant le système, qui est présenté à l’atelier ACM sur des sujets brûlants dans les réseaux. «Nous voulons démocratiser la qualité et la sécurité des aliments et les mettre à la portée de tous.»

Parmi les coauteurs de cet article, on trouve Unsoo Ha, postdoc et premier auteur, Yunfei Ma, postdoc, Zexuan Zhong, chercheur invité, et Tzu-Ming Hsu, étudiant diplômé en génie électrique et en informatique.

Le pouvoir du «couplage faible»

D’autres capteurs ont également été développés pour détecter des produits chimiques ou des altérations dans les aliments. Mais ce sont des systèmes hautement spécialisés, où le capteur est recouvert de produits chimiques et formé pour détecter des contaminations spécifiques. Les chercheurs du Media Lab visent plutôt une détection plus large. «Nous avons déplacé cette détection uniquement vers le calcul, où vous utiliserez le même capteur très économique pour des produits aussi variés que l’alcool et les préparations pour nourrissons», explique Fadel Adib.

Les étiquettes RFID sont des autocollants avec de minuscules antennes hyperfréquences. Ils viennent sur les produits alimentaires et autres articles, et chacun coûte environ trois à cinq cents. Traditionnellement, un périphérique sans fil appelé lecteur lance une requête sur l’étiquette, qui active et émet un signal unique contenant des informations sur le produit sur lequel il est collé.

Le système de chercheurs exploite le fait que, lors de la mise sous tension des étiquettes RFID, les petites ondes électromagnétiques qu’elles émettent traversent et sont déformées par les molécules et les ions du contenu du conteneur. Ce processus est appelé «couplage faible». En gros, si les propriétés du matériau changent, les propriétés du signal le sont également.

Un exemple simple de distorsion de caractéristique est avec un récipient air/eau. Si un conteneur est vide, la RFID répondra toujours à environ 950 mégahertz. Si elle est remplie d’eau, celle-ci absorbe une partie de la fréquence et sa réponse principale n’est que de 720 mégahertz. Les distorsions de caractéristiques deviennent beaucoup plus fines avec différents matériaux et différents contaminants. «Ce type d’information peut être utilisé pour classer les matériaux… [et] montrer différentes caractéristiques entre matériaux impurs et purs», explique Yunfei Ha.

Dans le système des chercheurs, un lecteur émet un signal sans fil qui alimente l’étiquette RFID sur un contenant alimentaire. Les ondes électromagnétiques pénètrent dans le matériau à l’intérieur du conteneur et retournent au lecteur avec une amplitude déformée (force du signal) et une phase (angle).

Lorsque le lecteur extrait les caractéristiques du signal, il envoie ces données à un modèle d’apprentissage automatique sur un ordinateur séparé. Lors de la formation, les chercheurs indiquent au modèle quelles modifications de fonctionnalité correspondent à des matériaux purs ou impurs. Pour cette étude, ils ont utilisé de l’alcool pur et de l’alcool contenant 25, 50, 75 et 100% de méthanol; les préparations pour nourrissons ont été adultérées avec un pourcentage varié de mélamine, de 0 à 30%.

«Ensuite, le modèle apprendra automatiquement quelles fréquences sont les plus touchées par ce type d’impureté à ce niveau de pourcentage», explique Fadel Adib. « Dès que nous obtenons un nouvel échantillon, par exemple 20% de méthanol, le modèle extrait [les caractéristiques], les pondère et vous dit: » Je pense avec une grande précision qu’il s’agit d’alcool avec 20% de méthanol. « 

Élargir les fréquences

Le concept du système découle d’une technique appelée « spectroscopie par radiofréquence », qui excite un matériau avec des ondes électromagnétiques sur une large fréquence et mesure les diverses interactions permettant de déterminer la composition du matériau.

Cependant, l’adaptation de cette technique au système posait un défi majeur: les étiquettes RFID ne fonctionnent que sur une bande passante très étroite, avec des oscillations d’environ 950 mégahertz. Extraire des signaux dans cette bande passante limitée ne fournirait aucune information utile.

Les chercheurs ont développé une technique de détection qu’ils avaient développée précédemment, appelée excitation à deux fréquences, qui envoie deux fréquences – une pour l’activation et l’autre pour la détection – afin de mesurer des centaines de fréquences supplémentaires. Le lecteur envoie un signal à environ 950 MHz pour alimenter l’étiquette RFID. Lorsqu’il s’active, le lecteur envoie une autre fréquence qui balaye une plage de fréquences d’environ 400 à 800 mégahertz. Il détecte les changements de caractéristiques sur toutes ces fréquences et les transmet au lecteur.

«Compte tenu de cette réponse, c’est presque comme si nous avions transformé les RFID bon marché en spectroscopes à fréquence radio minuscule», explique Fadel Adib.

Étant donné que la forme du conteneur et d’autres aspects environnementaux peuvent affecter le signal, les chercheurs s’emploient actuellement à faire en sorte que le système prenne en compte ces variables. Ils cherchent également à étendre les capacités du système pour détecter de nombreux contaminants différents dans de nombreux matériaux différents.

«Nous voulons généraliser à n’importe quel environnement», déclare Fadel Adib. « Cela nécessite une grande robustesse, car vous voulez apprendre à extraire les bons signaux et à éliminer l’impact de l’environnement à l’intérieur du matériau. »

http://news.mit.edu/2018/food-safety-rfid-detection-consumers-1114