En una era donde la evolución y proliferación de nuevas drogas desafían las capacidades técnicas actuales, la combinación de la espectroscopía de absorción de rayos X con técnicas avanzadas de aprendizaje automático surge como una solución innovadora. Este estudio, fruto de la colaboración entre universidades chinas, presenta un modelo clasificador de drogas que combina Convolutional Neural Networks (CNN), Support Vector Machines (SVM) y Particle Swarm Optimization (PSO), logrando un hito en la detección y clasificación precisa de sustancias.
El método inicia con la utilización de la espectroscopía de absorción de rayos X, una tecnología reconocida por su capacidad para realizar análisis no destructivos e identificar con precisión diferentes sustancias. La extracción de características de las muestras se logra mediante CNN, mientras que las SVM actúan como clasificadores optimizados. Los resultados experimentales arrojan una precisión destacable del 99.14%, superando métodos anteriores, lo cual se logró al incluir la optimización de parámetros críticos a través del algoritmo PSO. Esta mejora no solo asegura una alta precisión, sino que también reduce significativamente el tiempo de ejecución respecto a modelos integrados simples.
Se seleccionaron catorce reactivos químicos con características espectrales similares a drogas reconocidas, y las pruebas reflejaron una prácticamente perfecta distinción entre ellas al implementar el modelo mencionado. El X-ray tube y los detectores especializados empleados fueron cuidadosamente configurados, asegurando condiciones óptimas para la captura de datos espectrales que posteriormente son normalizados y procesados con Matlab R2021a, optimizando la calidad del modelo.
Al usar CNN para la extracción de características y alimentarlas a un clasificador SVM optimizado por PSO, no solo se logra una alta precisión en la detección sino que también se aumenta la estabilidad de los resultados al reducir problemas tradicionales como la desaparición de gradiente en CNNs o errores de clasificación en SVMs. Estos logros son sumamente prometedores para su implementación práctica en la identificación de drogas, proyectándose su utilidad en aduanas, aeropuertos y otros puntos estratégicos.
Este método pionero ofrece un enfoque ágil y eficaz en el campo de la detección de drogas, abriendo el camino para nuevas investigaciones que podrían incluir el uso de espectroscopía Raman para expandir su aplicativo. Este enfoque disruptivo y tecnológicamente avanzado marca un antes y un después en el ámbito de la detección de sustancias, respaldado por mejoras no solo en precisión sino también en eficiencia.