La “nariz electrónica” impulsada por IA huele la frescura de la carne

La “nariz electrónica” impulsada por IA huele la frescura de la carne
Profesor Chen Xiaodong

Un equipo internacional dirigido por el profesor Chen Xiaodong (izquierda) de NTU Singapur ha inventado un sistema olfativo artificial que imita la nariz de los mamíferos para evaluar con precisión la frescura de la carne. Crédito: NTU Singapur

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) incluía 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 código de barras en forma de una aplicación de teléfono inteligente impulsada por inteligencia artificial ( TENER). 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 probó en muestras de carne de pollo, pescado y carne de res envasadas comercialmente 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 un 98,5 por ciento. exactitud. 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-nose, 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 más precisión que una etiqueta de « Consumir antes », dijo la investigación. equipo de NTU Singapur, que colaboró ​​con científicos de la Universidad de Jiangnan, China y la Universidad de Monash, Australia.


Los científicos dirigidos por NTU Singapur han inventado un sistema olfativo artificial que imita la nariz de los mamíferos para evaluar con precisión la frescura de la carne. Crédito: NTU Singapur

El coautor principal, el profesor Chen Xiaodong, 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 materiales de empaque y rendimientos resulta en poco tiempo sin el cableado voluminoso utilizado para la recolección de señales eléctricas en algunas narices electrónicas que se desarrollaron recientemente.

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“Estos códigos de barras ayudan a los consumidores a ahorrar dinero asegurándose de que no descarten productos que todavía 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 pueden aplicarse de manera segura 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 monitoreo en tiempo real de la frescura de los alimentos, y 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 nariz electrónica desarrollada por los científicos de NTU y sus colaboradores incluía 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 el 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, se generan señales y se transmiten al cerebro. Luego, el cerebro recopila estas respuestas y las organiza en patrones, lo que permite al mamífero identificar el olor presente a medida que la carne envejece y se pudre.

Código de barras de nariz electrónica

La ‘nariz electrónica’ (e-nose) incluía 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 código de barras en forma de una aplicación de teléfono inteligente impulsada por inteligencia artificial ( TENER). 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. Crédito: NTU Singapur

En el e-nose, 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, lo que da como resultado una combinación única de colores que sirve como una ‘huella dactilar de olor’ para el estado de cualquier carne.

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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 (fresco, menos fresco o estropeado) usando 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 paquetes de pescado envueltos en una película de empaque de PVC (cloruro de polivinilo) transparente de uso generalizado y almacenados a 4 ° C (39 ° C).Fahrenheit) durante cinco días a diferentes intervalos.

Supervisaron de manera competente 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 total 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.

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Para medir la precisión de la predicción de su e-nose, los científicos de NTU luego monitorearon la frescura del pollo, pescado y carne de res envasados ​​comercialmente con códigos de barras pegados en la película de empaque 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 entrenó su sistema para seleccionar patrones entre las huellas dactilares de olor capturadas en 3475 imágenes de códigos 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 las 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.

El profesor Chen, catedrático 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 de los olores, que es lo que ofrece nuestra nariz electrónica.

“Su capacidad de monitoreo no destructivo, 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, proporcionando una nueva plataforma de amplia aplicación para el control de la calidad de los alimentos, que es lo que estamos trabajando para ahora «.

Referencia: “Plataforma portátil de predicción de la frescura de los alimentos basada en combinaciones de códigos de barras colorimétricas y redes neuronales convolucionales profundas” de Lingling Guo, Ting Wang, Zhonghua Wu, Jianwu Wang, Ming Wang, Zequn Cui, Shaobo Ji, Jianfei Cai, Chuanlai Xu y Xiaodong Chen , 1 de octubre de 2020, Materiales avanzados.
DOI: 10.1002 / adma.202004805

Acerca de

Pilar Benegas es una reconocida periodista con amplia experiencia en importantes medios de USA, como LaOpinion, Miami News, The Washington Post, entre otros. Es editora en jefe de Es de Latino desde 2019.