I ricercatori hanno messo a punto un chip che unisce nanotubi di carbonio e algoritmi di apprendimento automatico.
Riconoscere a colpo d’occhio, anzi di odore, se un alimento è ancora sicuro da mangiare: è questo l’obiettivo di un dispositivo messo a punto da un gruppo di ricercatori del Lawrence Berkeley National Laboratory e dell’Università della California di Berkeley, descritto in un nuovo studio pubblicato sulla rivista Science Advances.
Nei test condotti dal team, il sistema ha analizzato sedici sostanze diverse, tra cui pollo avariato, uova sode e noci, superando il 92% di accuratezza nel distinguere gli odori tra loro. Tradotto in termini pratici, lo strumento è in grado di capire se la carne di pollo è ancora fresca o ha iniziato a deteriorarsi e di individuare la presenza di diversi allergeni tipici della frutta a guscio, con l’obiettivo dichiarato di abbattere i rischi di intossicazioni alimentari e reazioni anafilattiche.
Alla base del funzionamento c’è un chip brevettato, costruito assemblando sedici materiali differenti appartenenti a quattro famiglie distinte. Ogni odore, attraversando questa griglia di sensori, produce una sorta di firma chimica unica, una traccia che il sistema impara progressivamente a riconoscere. Sono i nanotubi di carbonio a veicolare le molecole gassose fino ai sensori, generando per ciascuna sostanza un segnale specifico; a quel punto entra in gioco un algoritmo di apprendimento automatico, che incrocia tutti i segnali raccolti per stabilire di quale alimento si tratti e in che condizioni si trovi. È un approccio che va oltre i limiti del naso umano, naturalmente poco efficace nello scomporre singole molecole odorose quando sono mescolate in miscele complesse.
Il punto più delicato, per chi progetta sensori di questo tipo, riguarda da sempre la selettività: molecole diverse tendono a “confondersi” tra loro, generando una certa reattività incrociata che rischia di falsare le letture. Il team di Berkeley ha aggirato l’ostacolo non puntando su un singolo sensore ultra-specifico, ma moltiplicando il numero di sensori coinvolti nell’analisi, così da costruire un quadro d’insieme dei pattern di risposta invece di affidarsi a una sola rilevazione isolata. L’uso combinato di tanti sensori differenti permette di catturare un’impronta complessiva più affidabile rispetto a un’unica misurazione.
Gli stessi ricercatori, nello studio, ricordano che la finalità ultima del progetto è di natura sanitaria: un rilevamento rapido e preciso di alimenti avariati o di tracce allergeniche potrebbe contribuire a prevenire malattie di origine alimentare e reazioni allergiche che, in alcuni casi, possono rivelarsi pericolose per la vita.