IA, sviluppato un olfatto digitale per riconoscere cibi scaduti e allergeni

L'Intelligenza Artificiale arriva anche sulle nostre tavole: un olfatto digitale costruito su machine learning e nanotubi di carbonio mira ad azzerare i rischi di intossicazione alimentare e shock anafilattici. Nello specifico, questa nuova tecnologia è in grado di distinguere la carne di pollo avariata da quella fresca e riconoscere vari allergeni della frutta secca. A divulgare la notizia è la rivista Science Advances con uno studio condotto in collaborazione fra l'Università della California di Berkeley e il Lawrence Berkeley National Laboratory.

  Durante i test in fase sperimentale, il dispositivo ha analizzato i profili odorosi di 16 sostanze, tra cui pollo avariato, uova sode e noci, raggiungendo un'accuratezza che va oltre il 92%. Secondo gli autori della ricerca, il punto forte del sistema è la "selettività relativa": invece di identificare un solo composto chimico, il chip riconosce configurazioni complesse di odori confrontando contemporaneamente diversi segnali sensoriali.

Ma come funziona esattamente? Il dispositivo brevettato crea un'"impronta digitale" degli odori grazie a un chip composto da 16 materiali distinti appartenenti a quattro classi principali. Un passo avanti rispetto all'olfatto umano, limitato nel distinguere singole molecole odorose all'interno di miscele complesse. In primo luogo, i nanotubi di carbonio trasportano le molecole gassose verso la matrice di sensori, ottenendo per ogni sostanza una risposta specifica. Poi entrano in gioco gli algoritmi di apprendimento automatico che elaborano i segnali raccolti, rendendo, così, possibile il riconoscimento degli alimenti e delle condizioni di deterioramento.

 "Il nostro sistema può contribuire direttamente a prevenire malattie alimentari e reazioni allergiche potenzialmente letali attraverso il rilevamento di alimenti avariati e allergeni", scrivono gli autori nello studio. "La selettività è uno dei principali problemi dei sensori per gas, perché esiste sempre una certa reattività incrociata tra le molecole. Utilizzando molti sensori differenti possiamo però catturare un'impronta complessiva dei pattern di risposta", ha spiegato Carla Bassil, prima autrice dello studio, nel podcast di Science.