Un equipo de científicos dirigido por la Universidad Tecnológica de Nanyang, Singapur (NTU Singapur) ha inventado un sistema olfativo artificial que imita la nariz de los mamíferos para evaluar con precisión la frescura de la carne.

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 se descompone. y un lector de códigos de barras en forma de aplicación para teléfonos inteligentes con tecnología de inteligencia artificial (IA). La e-nose ha sido entrenada para reconocer y predecir la frescura de la carne a partir de una gran biblioteca de colores de códigos de barras.

Cuando se prueba en pollo envasado comercialmente, Muestras de pescado y carne de res que se dejaron envejecer, El equipo descubrió que su algoritmo de inteligencia artificial de red neuronal convolucional profunda que alimenta la nariz electrónica predijo la frescura de las carnes con una precisión del 98,5 por ciento. Como 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 e-nose. Este tipo de análisis mostró una precisión general del 61,7 por ciento.

La e-nariz, descrito en un artículo publicado en la revista científica Materiales avanzados en octubre, podría ayudar a reducir el desperdicio de alimentos al confirmar a los consumidores si la carne es apta para el consumo, con más precisión que una etiqueta de "consumir antes", dijo el equipo de investigación de NTU Singapur, que colaboró ​​con científicos de la Universidad de Jiangnan, Porcelana, y la Universidad de Monash, Australia.

El coautor principal, el profesor Chen Xiaodong, el director del Centro Innovador para Dispositivos Flexibles en NTU, dijo:"Nuestro sistema olfativo artificial de prueba de concepto, que probamos en escenarios de la vida real, se puede integrar fácilmente en los materiales de embalaje y produce resultados en poco tiempo sin el cableado voluminoso 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 que no descarten productos que aún son aptos para el consumo. que también ayuda al medio ambiente. La naturaleza biodegradable y no tóxica de los códigos de barras también significa que podrían aplicarse de manera segura en todas las partes de la cadena de suministro de alimentos para garantizar la frescura de los alimentos ".

El equipo ahora está trabajando con una empresa de agronegocios de Singapur para extender este concepto a otros tipos de productos perecederos.

Nariz para frescura

La e-nose desarrollada por los científicos de NTU y sus colaboradores consta de dos elementos:un código de barras de color que reacciona con los gases producidos por la carne en descomposición; y un lector de códigos de barras que utiliza IA para interpretar la combinación de colores en el código de barras. Para hacer que la e-nose sea portátil, los científicos lo integraron en una aplicación de teléfono inteligente que puede producir resultados en 30 segundos.

La e-nose imita el funcionamiento de la nariz de un mamífero. Cuando los gases producidos por la carne en descomposición se unen a los receptores en la nariz de los mamíferos, las señales se generan y transmiten al cerebro. Luego, el cerebro recopila 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 e-nariz, las 20 barras del código de barras actúan como receptores. Cada barra está hecha de quitosano (un azúcar natural) incrustado en un derivado de celulosa y cargado con un tipo diferente de tinte. 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. resultando en una combinación única de colores que sirve como huella dactilar de olor para el estado de cualquier carne.

Por ejemplo, la primera barra del código de barras contiene un tinte amarillo que es débilmente ácido. Cuando se expone a compuestos que contienen nitrógeno producidos por la carne en descomposición (llamados bioaminas), este tinte amarillo cambia a azul cuando el tinte reacciona con estos compuestos. La intensidad del color cambia con una concentración creciente de bioaminas a medida que la carne se descompone aún más.

Para este estudio, los científicos primero desarrollaron un sistema de clasificación (nuevo, menos fresco o estropeado) utilizando un estándar 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 paquetes de pescado envueltos en una película de empaque de PVC (cloruro de polivinilo) transparente de uso generalizado y almacenados a 4 ° C (39 ° Fahrenheit) durante cinco días a diferentes intervalos.

Al mismo tiempo, monitorearon la frescura de estos paquetes de pescado con códigos de barras pegados en el lado interior de la película de PVC sin tocar el pescado. Se tomaron imágenes de estos códigos de barras a diferentes intervalos durante cinco días.

E-nose logra una precisión general del 98,5 por ciento

Luego, se entrenó un tipo de algoritmo de inteligencia artificial conocido como redes neuronales convolucionales profundas con imágenes de diferentes códigos de barras para identificar patrones en la huella dactilar de olor que corresponden a cada categoría de frescura.

Para medir la precisión de predicción de su e-nose, Los científicos de NTU luego monitorearon la frescura del pollo empacado comercialmente, pez, y carne de res con códigos de barras pegados en la película de embalaje, y almacenado a 25 ° C (77 ° Fahrenheit). Más de 4, Se tomaron 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 entrenó su sistema para detectar patrones entre las huellas dactilares de olor capturadas en 3, 475 imágenes de código de barras, antes de probar la precisión del sistema en las imágenes restantes.

Los resultados revelaron una precisión general del 98,5 por ciento:una precisión del 100 por ciento en la identificación de carnes en mal estado, y una precisión del 96 al 99 por ciento 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 precisión de la predicción del análisis de distancia euclidiana, un método comúnmente utilizado para medir la respuesta de sensores como el código de barras utilizado en esta e-nose. Este análisis mostró una precisión general del 61,7 por ciento.

Profesor Chen, Profesor de la Cátedra del Presidente en Ciencia e Ingeniería de Materiales en NTU, dijo:"Si bien las narices electrónicas se han investigado exhaustivamente, todavía existen cuellos de botella para su comercialización debido a los problemas de los prototipos actuales para detectar e identificar con precisión el olor. Necesitamos un sistema que tenga una configuración de sensor robusta y un método de análisis de datos que pueda predecir con precisión las huellas dactilares del olor, que es lo que ofrece nuestra e-nose. Es no destructivo, La capacidad de monitoreo automatizado y en tiempo real también podría usarse para reconocer los tipos de gases que emiten otros tipos de alimentos perecederos a medida que se vuelven menos frescos. proporcionar una nueva plataforma de amplia aplicación para el control de la calidad de los alimentos, que es para lo que estamos trabajando ahora ".