Une équipe internationale dirigée par le professeur Chen Xiaodong de NTU Singapour (à gauche) a inventé un système olfactif artificiel qui imite le nez des mammifères pour évaluer avec précision la fraîcheur de la viande. Crédit :NTU Singapour
Une équipe de scientifiques dirigée par la Nanyang Technological University, Singapour (NTU Singapour) a inventé un système olfactif artificiel qui imite le nez des mammifères pour évaluer avec précision la fraîcheur de la viande.
Le « nez électronique » (e-nose) comprend un « code-barres » qui change de couleur au fil du temps en réaction aux gaz produits par la viande lors de sa décomposition, et un « lecteur » de code-barres sous la forme d'une application pour smartphone alimentée par l'intelligence artificielle ( IA). Le nez électronique a été formé pour reconnaître et prédire la fraîcheur de la viande à partir d'une vaste bibliothèque de couleurs de codes-barres.
Lorsqu'elle a été testée sur des échantillons de viande de poulet, de poisson et de bœuf emballés dans le commerce et laissés à vieillir, l'équipe a découvert que leur algorithme d'IA de réseau neuronal convolutif profond qui alimente le nez électronique prédisait la fraîcheur des viandes avec une précision de 98,5 %. À titre de comparaison, l'équipe de recherche a évalué la précision de prédiction d'un algorithme couramment utilisé pour mesurer la réponse de capteurs comme le code-barres utilisé dans ce nez électronique. Ce type d'analyse a montré une précision globale de 61,7 %.
Le nez électronique, décrit dans un article publié dans la revue scientifique Advanced Materials en octobre, pourrait aider à réduire le gaspillage alimentaire en confirmant aux consommateurs si la viande est propre à la consommation, avec plus de précision qu'une étiquette "Meilleur avant", selon la recherche. équipe de NTU Singapour, qui a collaboré avec des scientifiques de l'Université Jiangnan, en Chine, et de l'Université Monash, en Australie.
Des scientifiques dirigés par NTU Singapour ont inventé un système olfactif artificiel qui imite le nez des mammifères pour évaluer avec précision la fraîcheur de la viande. Crédit :NTU Singapour
Le co-auteur principal, le professeur Chen Xiaodong, directeur du Centre innovant pour les dispositifs flexibles de NTU, a déclaré :« Notre système olfactif artificiel de preuve de concept, que nous avons testé dans des scénarios réels, peut être facilement intégré dans les matériaux d'emballage et les rendements. résultats en peu de temps sans le câblage encombrant utilisé pour la collecte des signaux électriques dans certains nez électroniques qui ont été développés récemment.
« Ces codes-barres aident les consommateurs à économiser de l'argent en s'assurant qu'ils ne jettent pas des produits encore propres à la consommation, ce qui contribue également à l'environnement. La nature biodégradable et non toxique des codes-barres signifie également qu'ils peuvent être appliqués en toute sécurité à tous les maillons de la chaîne d'approvisionnement alimentaire pour garantir la fraîcheur des aliments. »
Un brevet a été déposé pour cette méthode de surveillance en temps réel de la fraîcheur des aliments, et l'équipe travaille actuellement avec une entreprise agroalimentaire de Singapour pour étendre ce concept à d'autres types de denrées périssables.
Un nez de fraîcheur
Le nez électronique développé par les scientifiques du NTU et leurs collaborateurs comprend deux éléments :un « code-barres » coloré qui réagit avec les gaz produits par la viande en décomposition; et un « lecteur » de code-barres qui utilise l'IA pour interpréter la combinaison de couleurs sur le code-barres. Pour rendre le nez électronique portable, les scientifiques l'ont intégré dans une application pour smartphone qui peut donner des résultats en 30 secondes.
Le nez électronique imite le fonctionnement d'un nez de mammifère. Lorsque les gaz produits par la viande en décomposition se lient aux récepteurs du nez des mammifères, des signaux sont générés et transmis au cerveau. Le cerveau recueille ensuite ces réponses et les organise en modèles, permettant au mammifère d'identifier l'odeur présente lorsque la viande vieillit et pourrit.
Le « nez électronique » (e-nose) comprend un « code-barres » qui change de couleur au fil du temps en réaction aux gaz produits par la viande lors de sa décomposition, et un « lecteur » de code-barres sous la forme d'une application pour smartphone alimentée par l'intelligence artificielle ( IA). Le nez électronique a été formé pour reconnaître et prédire la fraîcheur de la viande à partir d'une grande bibliothèque de couleurs de codes-barres. Crédit :NTU Singapour
Dans le nez électronique, les 20 barres du code-barres agissent comme des récepteurs. Chaque barre est composée de chitosane (un sucre naturel) intégré à un dérivé de cellulose et chargé d'un type de colorant différent. Ces colorants réagissent avec les gaz émis par la viande en décomposition et changent de couleur en réponse aux différents types et concentrations de gaz, ce qui donne une combinaison unique de couleurs qui sert d'"empreinte olfactive" pour l'état de toute viande.
Par exemple, la première barre du code-barres contient un colorant jaune faiblement acide. Lorsqu'il est exposé à des composés contenant de l'azote produits par la viande en décomposition (appelés bioamines), ce colorant jaune se transforme en bleu lorsque le colorant réagit avec ces composés. L'intensité de la couleur change avec une concentration croissante de bioamines à mesure que la viande se décompose davantage.
Pour cette étude, les scientifiques ont d'abord développé un système de classification (frais, moins frais ou gâté) en utilisant une norme internationale qui détermine la fraîcheur de la viande. Cela se fait en extrayant et en mesurant la quantité d'ammoniac et de deux autres bioamines trouvées dans les emballages de poisson enveloppés dans un film d'emballage transparent en PVC (chlorure de polyvinyle) largement utilisé et stockés à 4 ° C (39 ° Fahrenheit) pendant cinq jours à différents intervalles.
Ils surveillaient simultanément la fraîcheur de ces emballages de poisson avec des codes-barres collés sur la face intérieure du film PVC sans toucher le poisson. Des images de ces codes-barres ont été prises à différents intervalles sur cinq jours.
E-nose atteint une précision globale de 98,5 %
Un type d'algorithme d'intelligence artificielle connu sous le nom de réseaux de neurones à convolution profonde a ensuite été formé avec des images de différents codes-barres pour identifier des modèles dans l'empreinte olfactive qui correspondent à chaque catégorie de fraîcheur.
Pour évaluer la précision de prédiction de leur nez électronique, les scientifiques du NTU ont ensuite surveillé la fraîcheur du poulet, du poisson et du bœuf emballés dans le commerce avec des codes-barres collés sur le film d'emballage et stockés à 25 ° C (77 ° Fahrenheit). Plus de 4 000 images des codes-barres de six emballages de viande ont été prises à différents intervalles de temps pendant 48 heures sans ouvrir les différents emballages de viande.
L'équipe de recherche a d'abord formé son système pour identifier des modèles parmi les empreintes digitales olfactives capturées dans 3 475 images de codes-barres, avant de tester la précision du système sur les images restantes.
Les résultats ont révélé une précision globale de 98,5 % :une précision de 100 % pour l'identification des viandes avariées et une précision de 96 à 99 % pour les viandes fraîches et moins fraîches.
À titre de comparaison, l'équipe de recherche a sélectionné au hasard 20 images de codes-barres dans chaque catégorie de fraîcheur pour évaluer la précision de prédiction de l'analyse de distance euclidienne, une méthode couramment utilisée pour mesurer la réponse de capteurs comme le code-barres utilisé dans ce nez électronique. Cette analyse a montré une précision globale de 61,7 %.
Le professeur Chen, professeur titulaire de la chaire du président en science et ingénierie des matériaux à NTU, a déclaré:«Bien que les nez électroniques aient fait l'objet de recherches approfondies, il existe encore des goulots d'étranglement à leur commercialisation en raison des problèmes actuels des prototypes pour détecter et identifier avec précision l'odeur. Nous avons besoin d'un système doté à la fois d'une configuration de capteur robuste et d'une méthode d'analyse des données capable de prédire avec précision les empreintes olfactives, ce que propose notre nez électronique.
"Sa capacité de surveillance non destructive, automatisée et en temps réel pourrait également être utilisée pour reconnaître les types de gaz que d'autres types d'aliments périssables émettent à mesure qu'ils deviennent moins frais, fournissant une nouvelle plate-forme largement applicable pour le contrôle de la qualité des aliments, ce qui est ce que nous travaillons vers maintenant.”
Référence :"Plate-forme portable de prédiction de la fraîcheur des aliments basée sur la combinatoire colorimétrique des codes-barres et les réseaux de neurones à convolution profonde" par Lingling Guo, Ting Wang, Zhonghua Wu, Jianwu Wang, Ming Wang, Zequn Cui, Shaobo Ji, Jianfei Cai, Chuanlai Xu et Xiaodong Chen , 1er octobre 2020, Matériaux avancés .
DOI :10.1002/adma.202004805
