¿Usaremos nuestro aliento como “huella digital”?

La biometría tradicional —huellas dactilares, reconocimiento facial o iris— ha dominado la seguridad de acceso durante décadas gracias a su madurez y fiabilidad. Sin embargo, con el auge de sensores miniaturizados y machine learning, surgen nuevas modalidades que prometen mayor conveniencia y no invasividad. En este contexto, el aliento humano emerge como un candidato intrigante: cada exhalación revela miles de compuestos químicos y genera señales acústicas que pueden servir de “huella respiratoria”.

Composición química del aliento humano

El aliento humano contiene más de 1.400 VOCs distintos —hidrocarburos, compuestos oxigenados, sulfurados y nitrogenados— detectables en concentraciones de partes por billón a trillón. Estos marcadores reflejan procesos metabólicos, dieta, salud y condiciones ambientales del individuo. Su perfil único hace que el aliento sea una fuente rica para diagnósticos médicos, y de forma análoga, para identificación biométrica.

Tecnologías para analizar el aliento

Narices electrónicas (e-nose)

Un “nariz electrónica” consiste en un arreglo de sensores químicos capaces de detectar VOCs y generar un patrón de respuesta característico. Estudios de revisión destacan su alta sensibilidad, respuesta rápida y portabilidad, ideales para biometría no invasiva. Sistemas comerciales como los propuestos por Calibre Biometrics incluso ofrecen monitorización en tiempo real de métricas respiratorias, aunque orientadas a salud y rendimiento físico.

Modelos de aprendizaje automático

Tras la captura de datos, se aplican algoritmos de clasificación (SVM, redes neuronales, random forest) que aprenden a distinguir patrones individuales de VOCs y flujo respiratorio. La combinación de sensores múltiples y técnicas de inteligencia artificial ha permitido aumentar la precisión de identificación hasta cifras cercanas al 98 %.

Huella acústica: BreathPrint

Más allá de la química, el sonido de la respiración también codifica rasgos únicos. El sistema BreathPrint extrae características de audio de inhalaciones y exhalaciones para autenticar usuarios como en un sistema de reconocimiento por voz. Ensayos iniciales con voluntarios mostraron una identificación fiable, complementando las técnicas químicas y ampliando las posibilidades de implantación en smartphones o wearables.

Principales estudios de identificación

-Kyushu University: Con un sensor de 16 canales, identificaron 20 individuos con un 97,8 % de acierto, independiente de edad, sexo o nacionalidad.

-Investigadores indios: Proponen un sistema que mide la dinámica de las exhalaciones, logrando tasas cercanas al 90 % en un grupo inicial de prueba.

-User authentication via exhaled breath physics: Primera aproximación pura basada en física de la respiración, sin participación activa del usuario, con resultados prometedores aunque limitados por tamaño de muestra.

Limitaciones

-Variabilidad interna: Cambios en dieta, consumo de medicamentos e infecciones alteran los VOCs, afectando la consistencia de la huella respiratoria.

-Condiciones ambientales: Contaminantes y humedad influyen en las lecturas de los sensores, requiriendo calibraje constante.

-Escalabilidad: La mayoría de estudios se realiza en grupos reducidos; falta validación masiva en poblaciones heterogéneas.

-Privacidad y ética: El aliento puede revelar información médica sensible (enfermedades, hábitos), lo que demanda marcos legales sólidos para proteger datos biométricos.

Aplicaciones futuras

-Seguridad y control de accesos: Terminales sin contacto que autentican mediante respiración, útiles en entornos limpios o sanitarios.

-Detección médica y telemedicina: Combinar identificación con diagnóstico temprano de enfermedades respiratorias o metabólicas.

-Internet de las Cosas (IoT): Integrar e-noses en dispositivos domésticos para personalizar entornos (aire acondicionado, purificación de aire) según el usuario.