Un chip con sensores a partir de 16 materiales dentro de una pequeña cámara cerrada y nanotubos de carbono, ese es básicamente el aspecto de una nueva ‘nariz electrónica’ que puede detectar alimentos en proceso de deterioro y alérgenos de los frutos secos con una precisión global del 92,6 %.
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El dispositivo es el resultado de la colaboración de un equipo encabezado por la Universidad de California en Berkeley (EE. UU.) que publica sus resultados en Science Advances.
El chip genera patrones de señal únicos en respuesta a perfiles olfativos específicos de cada objeto y, al combinarse con algoritmos de aprendizaje automático, permite realizar la identificación automatizada de objetos, revela el artículo.
La tasa global de precisión es el 92,6 % al evaluar los perfiles gaseosos de 16 sustancias diferentes, entre las que se incluyen el pollo en mal estado, los huevos cocidos y las nueces.
El olfato humano no es el más avanzado y, por lo general, no puede aislar e identificar compuestos volátiles característicos de la mayoría de los alimentos.
Sin embargo, las matrices de sensores asistidas por aprendizaje automático que actúan como narices electrónicas captan estos compuestos, lo que permite una mejor detección de trazas de alérgenos y de alimentos en mal estado.
La autora principal del estudio Carla Bassil de Universidad de California explicó que uno de los problemas más comunes de los sensores de gases es la selectividad pues siempre hay reactividad cruzada.
El diseño de esta ‘nariz electrónica’ evita ese inconveniente, gracias a la cantidad de sensores del chip, con el que se puede aplicar la llamada “selectividad relativa”, la cual permite capturar una huella global de los diferentes patrones, detalló la científica.
Al diseñar sensores a partir de 16 materiales pertenecientes a cuatro clases principales, el equipo se aseguró de que cada sensor interactuara de forma única con las mismas moléculas de gas, mientras que los nanotubos de carbono llevan los compuestos gaseosos a la matriz mediante un método de microdosificación en un solo paso.
A continuación, la nariz electrónica genera patrones de señal específicos para cada olor relacionado con un objeto y, mediante el aprendizaje automático, lleva a cabo una identificación automatizada de los alimentos.
Esta tecnología, indica el estudio, “puede contribuir directamente a prevenir enfermedades transmitidas por los alimentos y reacciones alérgicas potencialmente mortales mediante la detección del deterioro de los alimentos y de los alérgenos, abordando así cuestiones de gran importancia social”.
