Un team internazionale guidato dal professor Chen Xiaodong della NTU Singapore (a sinistra) ha inventato un sistema olfattivo artificiale che imita il naso dei mammiferi per valutare con precisione la freschezza della carne. Credito:NTU Singapore
Un team di scienziati guidato dalla Nanyang Technological University, Singapore (NTU Singapore) ha inventato un sistema olfattivo artificiale che imita il naso dei mammiferi per valutare con precisione la freschezza della carne.
Il "naso elettronico" (e-nose) comprende un "codice a barre" che cambia colore nel tempo in reazione ai gas prodotti dalla carne mentre decade, e un "lettore" di codici a barre sotto forma di un'app per smartphone alimentata dall'intelligenza artificiale ( AI). L'e-nose è stato addestrato per riconoscere e prevedere la freschezza della carne da un'ampia libreria di colori di codici a barre.
Quando è stato testato su campioni di carne di pollo, pesce e manzo confezionati in commercio che sono stati lasciati invecchiare, il team ha scoperto che il loro algoritmo di intelligenza artificiale della rete neurale convoluzionale che alimenta il naso elettronico prevedeva la freschezza delle carni con una precisione del 98,5%. A titolo di confronto, il team di ricerca ha valutato l'accuratezza della previsione di un algoritmo comunemente utilizzato per misurare la risposta di sensori come il codice a barre utilizzato in questo naso elettronico. Questo tipo di analisi ha mostrato un'accuratezza complessiva del 61,7%.
L'e-nose, descritto in un articolo pubblicato sulla rivista scientifica Advanced Materials in ottobre, potrebbe aiutare a ridurre lo spreco di cibo confermando ai consumatori se la carne è adatta al consumo, in modo più accurato di quanto potrebbe fare un'etichetta "Da consumarsi meglio prima", ha affermato la ricerca team di NTU Singapore, che ha collaborato con scienziati della Jiangnan University, in Cina, e della Monash University, in Australia.
Gli scienziati guidati da NTU Singapore hanno inventato un sistema olfattivo artificiale che imita il naso dei mammiferi per valutare con precisione la freschezza della carne. Credito:NTU Singapore
Il co-autore principale, il professor Chen Xiaodong, direttore dell'Innovative Center for Flexible Devices presso NTU, ha dichiarato:"Il nostro sistema olfattivo artificiale proof-of-concept, che abbiamo testato in scenari di vita reale, può essere facilmente integrato nei materiali di imballaggio e nei rendimenti risultati in breve tempo senza l'ingombrante cablaggio utilizzato per la raccolta del segnale elettrico in alcuni e-nose sviluppati di recente.
“Questi codici a barre aiutano i consumatori a risparmiare denaro assicurandosi che non scartino prodotti ancora idonei al consumo, il che aiuta anche l'ambiente. La natura biodegradabile e non tossica dei codici a barre significa anche che potrebbero essere applicati in sicurezza in tutte le parti della catena di approvvigionamento alimentare per garantire la freschezza degli alimenti."
È stato depositato un brevetto per questo metodo di monitoraggio in tempo reale della freschezza degli alimenti e il team sta ora lavorando con un'azienda agroalimentare di Singapore per estendere questo concetto ad altri tipi di prodotti deperibili.
Un naso per la freschezza
L'e-nose sviluppato dagli scienziati della NTU e dai loro collaboratori comprende due elementi:un "codice a barre" colorato che reagisce con i gas prodotti dalla carne in decomposizione; e un "lettore" di codici a barre che utilizza l'intelligenza artificiale per interpretare la combinazione di colori sul codice a barre. Per rendere portatile l'e-nose, gli scienziati lo hanno integrato in un'app per smartphone che può produrre risultati in 30 secondi.
Il naso elettronico imita il funzionamento di un naso di mammifero. Quando i gas prodotti dalla carne in decomposizione si legano ai recettori nel naso dei mammiferi, i segnali vengono generati e trasmessi al cervello. Il cervello raccoglie quindi queste risposte e le organizza in schemi, consentendo al mammifero di identificare l'odore presente quando la carne invecchia e marcisce.
Il "naso elettronico" (e-nose) comprende un "codice a barre" che cambia colore nel tempo in reazione ai gas prodotti dalla carne mentre decade, e un "lettore" di codici a barre sotto forma di un'app per smartphone alimentata dall'intelligenza artificiale ( AI). L'e-nose è stato addestrato per riconoscere e prevedere la freschezza della carne da un'ampia libreria di colori di codici a barre. Credito:NTU Singapore
Nell'e-nose, le 20 barre del codice a barre fungono da recettori. Ogni barretta è composta da chitosano (uno zucchero naturale) incorporato in un derivato della cellulosa e caricato con un diverso tipo di colorante. Questi coloranti reagiscono con i gas emessi dalla carne in decomposizione e cambiano colore in risposta ai diversi tipi e concentrazioni di gas, risultando in una combinazione unica di colori che funge da "impronta olfattiva" per lo stato di qualsiasi carne.
Ad esempio, la prima barra del codice a barre contiene un colorante giallo debolmente acido. Se esposto a composti contenenti azoto prodotti dalla carne in decomposizione (chiamati bioammine), questo colorante giallo si trasforma in blu quando il colorante reagisce con questi composti. L'intensità del colore cambia con l'aumentare della concentrazione di bioammine mentre la carne decade ulteriormente.
Per questo studio, gli scienziati hanno prima sviluppato un sistema di classificazione (fresco, meno fresco o avariato) utilizzando uno standard internazionale che determina la freschezza della carne. Questo viene fatto estraendo e misurando la quantità di ammoniaca e altre due bioammine che si trovano nelle confezioni di pesce avvolte in un film di imballaggio in PVC trasparente (cloruro di polivinile) ampiamente utilizzato e conservate a 4°C (39°Fahrenheit) per cinque giorni a intervalli diversi.
Contemporaneamente hanno monitorato la freschezza di queste confezioni di pesce con codici a barre incollati sul lato interno della pellicola in PVC senza toccare il pesce. Le immagini di questi codici a barre sono state acquisite a intervalli diversi nell'arco di cinque giorni.
E-nose raggiunge una precisione complessiva del 98,5%
Un tipo di algoritmo di intelligenza artificiale noto come reti neurali convoluzionali profonde è stato quindi addestrato con immagini di codici a barre diversi per identificare i modelli nell'impronta del profumo che corrispondono a ciascuna categoria di freschezza.
Per valutare l'accuratezza delle previsioni del loro naso elettronico, gli scienziati della NTU hanno quindi monitorato la freschezza di pollo, pesce e manzo confezionati in commercio con codici a barre incollati sulla pellicola di imballaggio e conservati a 25°C (77°Fahrenheit). Sono state acquisite oltre 4.000 immagini dei codici a barre da sei confezioni di carne a intervalli di tempo diversi nell'arco di 48 ore senza aprire le diverse confezioni di carne.
Il team di ricerca ha prima addestrato il proprio sistema a individuare i modelli tra le impronte digitali degli odori catturate in 3.475 immagini di codici a barre, prima di testare l'accuratezza del sistema sulle immagini rimanenti.
I risultati hanno rivelato un'accuratezza complessiva del 98,5%:un'accuratezza del 100% nell'identificazione delle carni avariate e un'accuratezza del 96-99% per le carni fresche e meno fresche.
A titolo di confronto, il team di ricerca ha selezionato casualmente 20 immagini di codici a barre da ciascuna categoria di freschezza per valutare l'accuratezza della previsione dell'analisi della distanza euclidea, un metodo comunemente utilizzato per misurare la risposta di sensori come il codice a barre utilizzato in questo naso elettronico. Questa analisi ha mostrato un'accuratezza complessiva del 61,7%.
Il professor Chen, presidente della cattedra di scienza e ingegneria dei materiali presso la NTU, ha dichiarato:"Sebbene gli e-nasi siano stati ampiamente studiati, ci sono ancora colli di bottiglia nella loro commercializzazione a causa dei problemi degli attuali prototipi con il rilevamento e l'identificazione accurata dell'odore. Abbiamo bisogno di un sistema che disponga sia di una solida configurazione del sensore che di un metodo di analisi dei dati in grado di prevedere con precisione le impronte digitali degli odori, che è ciò che offre il nostro naso elettronico.
“La sua capacità di monitoraggio non distruttivo, automatizzato e in tempo reale potrebbe anche essere utilizzata per riconoscere i tipi di gas che altri tipi di alimenti deperibili emettono quando diventano meno freschi, fornendo una nuova piattaforma ampiamente applicabile per il controllo della qualità degli alimenti, che è ciò che stiamo lavorando per ora."
Riferimento:"Piattaforma portatile per la previsione della freschezza degli alimenti basata su combinazioni di codici a barre colorimetriche e reti neurali convoluzionali profonde" di Lingling Guo, Ting Wang, Zhonghua Wu, Jianwu Wang, Ming Wang, Zequn Cui, Shaobo Ji, Jianfei Cai, Chuanlai Xu e Xiaodong Chen , 1 ottobre 2020, Materiali avanzati .
DOI:10.1002/adma.202004805
