Un equipo de investigación con sede en Estados Unidos desarrolló recientemente un nuevo tipo de "nariz electrónica" que puede detectar alimentos que están a punto de echarse a perder y posibles alérgenos en el refrigerador. Se dice que su sensibilidad es "mejor que la de la nariz humana". El logro proviene de la Universidad de California, Berkeley, y está dirigido por Carla Bassil, estudiante de doctorado en ingeniería eléctrica e informática. El artículo relevante ha sido publicado en la revista Science Advances.
Según el equipo de investigación, esta nariz electrónica integra 16 microsensores de gas, que pueden identificar diferencias sutiles entre las moléculas de gas, incluidos gases volátiles como alérgenos alimentarios comunes como las nueces y los cacahuetes, emitiendo así alertas tempranas antes de que el sentido del olfato humano detecte el riesgo de deterioro de los alimentos o alergias. Bassil describió el sistema como un conjunto de "papilas gustativas digitales", en las que cada sensor produce una respuesta única a diferentes moléculas de gas, que juntas forman una "huella digital" de un alimento u olor específico.
A diferencia de los detectores de monóxido de carbono domésticos comunes que solo apuntan a un solo gas, existe una dificultad técnica considerable para integrar múltiples sensores de gas en el mismo chip. Para ello, el equipo eligió nanotubos de carbono como materiales conductores en lugar de óxidos metálicos que requieren calentamiento, de modo que el espesor de la capa sensora sea sólo el uno por ciento del diámetro de un cabello humano y pueda mantener una alta sensibilidad a temperatura ambiente. Este diseño no sólo amplía la gama de materiales sensibles opcionales, sino que también permite el uso de materiales como polímeros que se degradan fácilmente a altas temperaturas.
En cuanto al proceso de fabricación, Bassil utiliza el método llamado "recubrimiento por goteo" para depositar simplemente materiales sensibles en el chip en forma de una película delgada, lo que simplifica enormemente el proceso de fabricación en comparación con procesos complejos. Cuando la nariz electrónica está funcionando, la reacción química entre la superficie del sensor y las moléculas de gas se convierte en una señal eléctrica, formando una curva de respuesta que puede analizarse.
Para dotar al sistema de capacidades de reconocimiento, el equipo de investigación introdujo un modelo de aprendizaje automático para entrenar varios patrones de respuesta a los gases. Actualmente, la nariz electrónica ha sido entrenada para reconocer los diferentes cambios de olor de siete tipos de alimentos -fresas, arándanos, plátanos, nueces, avellanas, anacardos y cacahuetes-, así como del pollo crudo, la leche y los huevos en estado fresco y tras dejarlos a temperatura ambiente durante 24 horas y 48 horas. El modelo aprenderá la "huella" gaseosa de cada alimento en diferentes estados, para identificarlo automáticamente durante la detección posterior.
"Nuestra idea es utilizar la selectividad relativa del sensor de gas, combinada con la capacidad del aprendizaje automático en el reconocimiento de patrones, para distinguir las huellas dactilares del gas correspondientes a diferentes alimentos". Bassil dijo: "El resultado final es un chip sensor que es más sensible y objetivo que la nariz humana". En la prueba, la nariz electrónica puede detectar sólo 0,05 gramos de fragmentos de nuez, lo que representa aproximadamente el uno por ciento del peso de una nuez sin cáscara. Sin embargo, Bassil también admitió que aún no ha verificado el rendimiento del dispositivo en entornos complejos, como la identificación de alérgenos en alimentos mixtos como pasteles o ensaladas, o la precisión cuando varios alimentos en el frigorífico emiten gases al mismo tiempo.
Para facilitar la aplicación práctica, Bassil también ha producido una versión portátil que se puede controlar mediante una aplicación para iPhone. Ella cree que los "refrigeradores inteligentes" serán uno de los escenarios de implementación importantes de este tipo de tecnología en el futuro: después de que el refrigerador tenga sensores incorporados y esté conectado a un teléfono móvil, puede recordar de manera proactiva a los usuarios información como "el brócoli está a punto de echarse a perder" y "el pollo se acerca a su vida útil", ayudando a las familias a reducir el desperdicio de alimentos y los riesgos de seguridad alimentaria.
La investigación fue presentada en un comunicado de prensa emitido por la Universidad de California, Berkeley. La nueva tecnología se basa en una combinación de sensores de gas de nanotubos de carbono y aprendizaje automático, lo que también se considera una de las direcciones de desarrollo importantes en el campo del futuro control de la seguridad alimentaria y la detección de alérgenos.
