TecNoticias, tu portal de información

A principios del siglo XX, los canarios eran un centinela importante para detectar monóxido de carbono y otros gases nocivos en las minas. Esta tradición subraya la necesidad de detectar humos peligrosos en los entornos de trabajo.
Casi treinta y cinco años después, la tecnología olfativa está revelando no solo la presencia de un olor nocivo sino también la concentración y diferenciación de compuestos gaseosos similares. El año pasado, por ejemplo, Intel ofreció un vistazo a un chip de inteligencia artificial mejorado que aprende olores.

El chip neuromórfico Loihi de Intel contiene redes neuronales artificiales que imitan la forma en que el cerebro humano reacciona al olfato. Imagen utilizada por cortesía de Walden Kirsch e Intel

Otros investigadores e ingenieros han continuado recientemente esta búsqueda, desarrollando "narices electrónicas" para crear entornos de trabajo más seguros y una mejor garantía de calidad en la producción de alimentos.

¿Cómo “huelen” las narices electrónicas?

Antes de profundizar en estos nuevos avances de investigación, puede ser útil revisar primero la tecnología básica que subyace a las narices electrónicas. Los métodos tradicionales para identificar y detectar gases olorosos, análisis químicos específicos y olfatometría, suelen ser costosos y no funcionan en tiempo real. Esto limita las oportunidades para la adopción masiva de IoT.
Según Odotech, las narices electrónicas constan de tres elementos:
Matriz de sensores de gas
Preprocesador de datos
Motor de interpolación de datos
Estos elementos se basan en la electrónica en muchos casos e imitan la forma en que funciona el sentido olfativo humano. Los sensores en un chip modificarán características eléctricas específicas, cambiando en presencia de los gases seleccionados.

La tecnología está modelada de manera similar al cerebro humano. Imagen utilizada por cortesía de Odotech y ResearchGate

En 1953, se observó que un semiconductor de óxido metálico cambiaba su perfil de resistencia en presencia de oxígeno, lo que dio inicio a las primeras investigaciones sobre sensores. Ahora, el subsistema de las narices electrónicas responsable de la detección está hecho de varios transductores, incluidos los semiconductores de óxido de metal (MOS) y los MOSFET.

La puesta en marcha ofrece detección multicanal en un chip de 1 mm2

SmartNanotubes Technologies es una empresa emergente que busca revolucionar la aplicabilidad de IoT de la nariz electrónica. El chip detector, el "Smell iX16" es una matriz de 16 canales, que muestra las señales a una velocidad de 1,8 segundos, según la empresa.
El prototipo de PCB, el "Smell Board iX", ejecuta cuatro de estos dispositivos de detección, lo que permite hasta 64 canales de detección de olores. El proceso de detección opera caracterizando "patrones" que se relacionan con diferentes aromas.

La demostración de SmartNanotubes en el CES 2022 totalmente virtual muestra que su dispositivo observa la presencia de una naranja por olor. Imagen utilizada por cortesía de SmartNanotubes Technologies y DigitalTrends

SmartNanotubes Technologies sugiere que muchos gases pueden detectarse y caracterizarse con su sistema de 64 canales. Actualmente, afirman haber detectado con éxito varios compuestos, incluidos amoníaco, dióxido de carbono, isopropanol y plátanos.

Skoltech desarrolla nariz electrónica mediante fabricación aditiva

Utilizando técnicas de fabricación aditiva, SkolTech también ha desarrollado un e-nose para PCB con el objetivo de reducir el coste de la tecnología de sensores y llevarla a la comercialización.
La precisión de la fabricación aditiva ha alcanzado un nivel en el que "la resolución de la impresión está cerca de la distancia entre los electrodos en el chip, lo que está optimizado para mediciones más convenientes", según el investigador principal Fedor Fedorov.
Continúa para dilucidar los beneficios del proceso de impresión: "Logramos usar varios óxidos diferentes, lo que permite una señal más ortogonal del chip, lo que resulta en una selectividad mejorada".

Prueba de concepto de PCB de SkolTech con ocho sensores. Imagen utilizada por cortesía de SkolTech

SkolTech indica que el sensor puede diferenciar entre compuestos químicamente similares, incluidos metanol, etanol, isopropanol y n-butanol en concentraciones bajas, lo que podría ser una característica de seguridad clave para detectar mezclas de alcohol venenosas en entornos alimentarios.

Las matrices de sensores múltiples se desarrollaron imprimiendo en 3D películas nanocristalinas de varios óxidos metálicos y uniéndolas en un chip. Imagen utilizada por cortesía de ACSPublications

Los investigadores de SkolTech mencionan un inconveniente del dispositivo: actualmente solo funciona a temperaturas entre 200 y 400 ° C. Los investigadores esperan que la investigación de materiales posterior, potencialmente el material cuasi-2D llamado MXenes, pueda proporcionar materiales de fabricación que funcionen a temperatura ambiente.

La hibridación de biotecnología permite la detección de COV

Investigadores dirigidos por el profesor Shoji Takeuchi del Laboratorio de Sistemas Biohíbridos de la Universidad de Tokio han desarrollado un sensor de compuestos orgánicos volátiles (VOC) híbridos sin células (a diferencia de los basados ​​en células).
Los investigadores intentaron medir la presencia de Octenal (un compuesto orgánico volátil presente en el sudor humano) combinando proteínas receptoras de mosquitos. Para lograr esto, mecanizaron microtubos de 16 canales para mover los gases a través del sistema.

Una vista detallada de un canal del sistema con gotitas agregadas en los dos pozos para formar una bicapa lipídica. Imagen utilizada por cortesía de UTokyo

La presencia de Octenol se midió eléctricamente muestreando corriente a una velocidad de 5 kHz a través de un filtro de paso bajo Bessel de 1 kHz con una referencia de voltaje de +60 mV. El objetivo general del proyecto era utilizar las técnicas olfativas de organismos vivos en la detección de COV con una precisión y selectividad mucho mayores que los sensores actuales de COV.

Enseñar a las patatas fritas a oler

Si bien los chips no "huelen" exactamente como lo hacen los humanos, estas tecnologías emergentes mejoran los desafíos comunes de aprendizaje automático, fabricación y nivel de diseño asociados con las narices electrónicas. De hecho, los sensores e-nose pueden algún día ser una característica común en los dispositivos de IoT para mantener seguros los hogares y los lugares de trabajo.

---

¿Trabaja en un campo donde el sentido del olfato podría automatizarse, mejorando así la seguridad o la calidad? Háganos saber en los comentarios a continuación.