Una nariz para la frescura

La "nariz electrónica" (e-nose) comprende un "código de barras" que cambia de color con el tiempo en reacción a los gases producidos por la carne a medida que ésta se descompone, y un "lector" de código de barras en forma de una aplicación para teléfonos inteligentes alimentada por inteligencia artificial (AI). La nariz electrónica ha sido entrenada para reconocer y predecir la frescura de la carne a partir de una gran biblioteca de colores de códigos de barras (véase la imagen 1 más abajo).
Cuando se probaron en muestras de pollo, pescado y carne de vacuno empaquetadas comercialmente que se dejaron envejecer, el equipo descubrió que su algoritmo de IA de red neural convolucional profunda que alimenta la nariz electrónica predecía la frescura de las carnes con una precisión del 98,5%. A modo de comparación, el equipo de investigación evaluó la precisión de la predicción de un algoritmo de uso común para medir la respuesta de sensores como el código de barras utilizado en esta nariz electrónica. Este tipo de análisis mostró una precisión general del 61,7%.
La nariz electrónica, descrita en un artículo publicado en la revista científica Advanced Materials en octubre, podría ayudar a reducir el desperdicio de alimentos al confirmar a los consumidores si la carne es apta para el consumo, con mayor precisión de lo que podría hacerlo una etiqueta de "Mejor antes de", dijo el equipo de investigación de la NTU de Singapur, que colaboró con científicos de la Universidad de Jiangnan (China) y la Universidad de Monash (Australia).
El coautor principal, el profesor Chen Xiaodong, Director del Centro Innovador de Dispositivos Flexibles de la NTU, dijo: "Nuestro sistema olfativo artificial de prueba de concepto, que probamos en escenarios de la vida real, puede integrarse fácilmente en los materiales de envasado y da resultados en poco tiempo sin el voluminoso cableado utilizado para la recolección de señales eléctricas en algunas narices electrónicas que se desarrollaron recientemente.
"Estos códigos de barras ayudan a los consumidores a ahorrar dinero asegurándose de no desechar productos que aún son aptos para el consumo, lo que también ayuda al medio ambiente. La naturaleza biodegradable y no tóxica de los códigos de barras también significa que podrían aplicarse con seguridad en todas las partes de la cadena de suministro de alimentos para garantizar la frescura de los alimentos".
Se ha presentado una patente para este método de vigilancia en tiempo real de la frescura de los alimentos, y el equipo está trabajando ahora con una empresa agroindustrial de Singapur para ampliar este concepto a otros tipos de perecederos.

Una nariz para la frescura

La nariz electrónica desarrollada por los científicos de la NTU y sus colaboradores comprende dos elementos: un "código de barras" de color que reacciona con los gases producidos por la carne en descomposición; y un "lector" de código de barras que utiliza la IA para interpretar la combinación de colores del código de barras. Para hacer la nariz electrónica portátil, los científicos la integraron en una aplicación para teléfonos inteligentes que puede dar resultados en 30 segundos.
La nariz electrónica imita el funcionamiento de la nariz de un mamífero. Cuando los gases producidos por la carne en descomposición se unen a los receptores de la nariz de mamífero, se generan señales que se transmiten al cerebro. El cerebro entonces recoge estas respuestas y las organiza en patrones, permitiendo al mamífero identificar el olor presente a medida que la carne envejece y se pudre.
En la nariz electrónica, las 20 barras del código de barras actúan como receptores. Cada barra está hecha de quitosano (un azúcar natural) incrustado en un derivado de la celulosa y cargado con un tipo diferente de colorante. Estos tintes reaccionan con los gases emitidos por la carne en descomposición y cambian de color en respuesta a los diferentes tipos y concentraciones de gases, dando como resultado una combinación única de colores que sirve como una "huella olfativa" para el estado de cualquier carne.
Por ejemplo, la primera barra del código de barras contiene un colorante amarillo que es débilmente ácido. Cuando se expone a los compuestos que contienen nitrógeno producidos por la carne en descomposición (llamados bioaminas), este tinte amarillo se transforma en azul a medida que el tinte reacciona con estos compuestos. La intensidad del color cambia con una concentración creciente de bioaminas a medida que la carne se descompone más.
Para este estudio, los científicos desarrollaron primero un sistema de clasificación (fresca, menos fresca o estropeada) utilizando una norma internacional que determina la frescura de la carne. Esto se hace extrayendo y midiendo la cantidad de amoníaco y otras dos bioaminas que se encuentran en los envases de pescado envueltos en una película de envasado de PVC (cloruro de polivinilo) transparente ampliamente utilizada y almacenada a 4°C (39°Fahrenheit) durante cinco días a intervalos diferentes.
Al mismo tiempo, supervisaron la frescura de estos envases de pescado con códigos de barras pegados en la cara interna de la película de PVC sin tocar el pescado (véase la imagen 2 más abajo). Las imágenes de estos códigos de barras se tomaron a diferentes intervalos durante cinco días.

E-nose logra una precisión general del 98,5%

A continuación se entrenó un tipo de algoritmo de IA conocido como redes neurales convolucionales profundas con imágenes de diferentes códigos de barras para identificar los patrones en la huella olfativa que corresponden a cada categoría de frescura.
Para medir la precisión de la predicción de su nariz electrónica, los científicos de la NTU supervisaron entonces la frescura del pollo, el pescado y la carne de vacuno empaquetados comercialmente con códigos de barras pegados en la película de empaquetado y almacenados a 25°C (77°Fahrenheit). Se tomaron más de 4.000 imágenes de los códigos de barras de seis paquetes de carne en diferentes intervalos de tiempo durante 48 horas sin abrir los diferentes paquetes de carne.
El equipo de investigación primero capacitó a su sistema para elegir patrones entre las huellas de olor capturadas en 3.475 imágenes de códigos de barras, antes de probar la precisión del sistema en las imágenes restantes.
Los resultados revelaron un total de 98.5% de exactitud - 100% de exactitud en la identificación de carnes en mal estado, y una exactitud de 96 a 99% para carnes frescas y menos frescas.
Como comparación, el equipo de investigación seleccionó al azar 20 imágenes de códigos de barras de cada categoría de frescura para evaluar la exactitud de la predicción del análisis de distancia euclidiano, un método comúnmente utilizado para medir la respuesta de sensores como el código de barras utilizado en esta nariz electrónica. Este análisis mostró una precisión general del 61,7%.
El profesor Chen, Presidente de la Cátedra de Ciencias de los Materiales e Ingeniería de la NTU, dijo: "Aunque las narices electrónicas han sido ampliamente investigadas, todavía hay cuellos de botella en su comercialización debido a los problemas que tienen los prototipos actuales para detectar e identificar con precisión el olor. Necesitamos un sistema que tenga tanto una configuración de sensor robusta como un método de análisis de datos que pueda predecir con precisión las huellas olfativas, que es lo que ofrece nuestra nariz electrónica.
"Su capacidad de vigilancia no destructiva, automatizada y en tiempo real también podría utilizarse para reconocer los tipos de gases que emiten otros tipos de alimentos perecederos a medida que se vuelven menos frescos, proporcionando una nueva plataforma ampliamente aplicable para el control de la calidad de los alimentos, que es en lo que estamos trabajando ahora".