Software que protege hospitales de fugas radiactivas
Un grupo de científicos de la Universidad Autónoma de Zacatecas (UAZ) desarrolló un software para medir y detectar fugas de radiación por neutrones en hospitales, así como en centros de investigación que usan equipo y material de radioterapia.
El proyecto busca ser una opción en la protección radiológica en los centros de salud por medio de un dispositivo electrónico programado con inteligencia artificial de redes neuronales artificiales de propagación inversa.
En una entrevista con la Agencia Informativa del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt), el ingeniero Arturo Reyes Alfaro explicó que la radiación generada por neutrones es una amenaza importante para la salud de las personas, además es poco conocida.
“En el área de protección radiológica, la espectrometría de neutrones es un tema delicado, a causa de la ausencia de carga eléctrica, sus altas energías y su poder de penetración, su estudio se vuelve una tarea compleja”, mencionó Reyes Alfaro.
“Por ejemplo, durante la radioterapia en los hospitales puede existir fuga de radiación emitida por neutrones y el personal de las instalaciones no esté consciente de la radiación a la que se está exponiendo”, agregó Reyes Alfaro.
De acuerdo con el especialista, el sistema más común para medir la radiación es con las esferas Bonner de polietileno, donde la medición de neutrones se resuelve mediante la ecuación integral de Fredholm de primer tipo.
Sin embargo, los métodos que se emplean para resolver la ecuación son muy complejos, por lo que la nueva propuesta busca sustituir dichos modelos por inteligencia artificial (IA).
“La técnica de inteligencia artificial que trabajé fue de redes neuronales artificiales de propagación inversa, las cuales simulan el procesamiento del cerebro humano, específicamente la memoria a largo plazo”, indicó el ingeniero.
“Mi papel fue seleccionar cuál red neuronal se debería usar para la herramienta tecnológica y que resolviera de manera satisfactoria el problema de reconstruir el espectro de neutrones”, destacó.
Otro de los métodos empleados por los científicos para desarrollar la IA fue con algoritmos genéticos, la cual se fundamenta en la teoría de la evolución de Charles Darwin.
“Después de las decenas de entrenamientos que hicimos y obtener la red neuronal optimizada, fue que se embebió la red en un software que tiene la información de la red neuronal”, mencionó.
El software que se desarrolló se encuentra abierto para que cualquier laboratorio del mundo que cuente con un sistema de esferas Bonner, como el que se usó para entrenar las redes neuronales, lo use para investigaciones.
“Con el programa NSDANN (Neutron Spectrometry and Dosimetry by means of Artificial Neural Networks), solo se requiere las mediciones de las esferas Bonner para obtener el espectro de neutrones reconstruido, sin necesidad de un experto”, aseguró el especialista.
“Alguno de los beneficios de este programa se encuentra en los pocos segundos que requiere para arrojar el resultado y que otorga un reporte con la información”, apuntó.
La Agencia Internacional de Energía Atómica (IAEA, por sus siglas en inglés), validó, entrenó y probó el software con resultados positivos, resaltó Reyes Alfaro.
En el desarrollo del dispositivo electrónico trabajaron también los doctores José Manuel Ortiz Rodríguez, Héctor René Vega Carrillo, además de los entonces estudiantes Arturo Reyes Alfaro, Alan del Hoyo Becerra y Alfredo Reyes Haro.
En la actualidad, los laboratorios como el Centro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y Tecnológicas (Ciemat) y la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), España; el Centro Estatal de Cancerología en Tepic, Nayarit; y la Universidad Autónoma del Estado de México (UAEM), usan esta herramienta. NTMX
