- In:
- Posted By: Capuano Edoardo
- Commenti: 0
Un team di scienziati guidati dalla Nanyang Technological University, Singapore ha inventato un sistema olfattivo artificiale, che imita il naso dei mammiferi, per valutare accuratamente 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 quando si deteriora, e un “lettore” di codici a barre sotto forma di un'app per smartphone alimentata dall'intelligenza artificiale (AI). L'e-nose è stato programmato a 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 l'algoritmo AI (artificial intelligence) della rete neurale convoluzionale profonda, 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 usato 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, (1) 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 “Best Before”, ha affermato la ricerca del team della NTU Singapore, che ha collaborato con gli scienziati della Jiangnan University, Cina, e della Monash University, Australia.
Il co-autore principale, il professor Chen Xiaodong, (2) direttore del Centro innovativo per dispositivi flessibili presso la Nanyang Technological University (NTU), ha dichiarato: «Il nostro sistema olfattivo artificiale proof-of-concept (proof-of-concept - artificial olfactory system), che abbiamo testato in scenari di vita reale, può essere facilmente integrato nei materiali di imballaggio. L'efficacia di questo nuovo sistema è formidabile per la sua semplicità d'uso perché non è dotato dell'ingombrante cablaggio utilizzato per la raccolta del segnale elettrico, che hanno alcuni nasi elettronici sviluppati di recente.
Questi codici a barre aiutano i consumatori a risparmiare denaro garantendo la segnalazione dei prodotti non 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 filiera alimentare con lo scopo di 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 l'e-nose portatile, gli scienziati lo hanno integrato in un'app per smartphone che può produrre risultati in 30 secondi.
L'e-nose imita il funzionamento del naso di un 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 quindi raccoglie queste risposte e le organizza in schemi, consentendo al mammifero di identificare l'odore presente quando la carne invecchia e marcisce.
Nell'e-nose, le 20 barre nel codice a barre agiscono come 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 digitale del profumo” per lo stato di qualsiasi carne.
Ad esempio, la prima barra del codice a barre contiene un colorante giallo che è debolmente acido. Quando esposto a composti contenenti azoto prodotti dalla carne in decomposizione (chiamati bioammine), questo colorante giallo si trasforma in blu nel momento in cui il colorante reagisce con questi composti. L'intensità del colore cambia con l'aumentare della concentrazione di bioammine man mano che 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 presenti nelle confezioni di pesce avvolte in una pellicola di imballaggio trasparente in PVC (cloruro di polivinile) ampiamente utilizzate e conservate a 4° C (39° Fahrenheit) per cinque giorni a intervalli diversi.
I ricercatori hanno monitorato contemporaneamente la freschezza di queste confezioni di pesce con codici a barre incollati sul lato interno del film in PVC senza toccare il pesce. Le immagini di questi codici a barre sono state scattate a diversi intervalli 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 diversi codici a barre per identificare i modelli nell'impronta del profumo, che corrispondono a ciascuna categoria di freschezza.
Per valutare l'accuratezza della previsione del loro naso elettronico, gli scienziati della NTU hanno quindi monitorato la freschezza del pollo, pesce e manzo confezionati in commercio con codici a barre incollati sulla pellicola di confezionamento e conservati a 25° C (77° Fahrenheit). Oltre 4.000 immagini dei codici a barre di sei confezioni di carne sono state scattate a intervalli di tempo diversi per 48 ore senza aprire le diverse confezioni di carne.
Il team di ricerca ha prima addestrato il proprio sistema nell'individuare i modelli tra le impronte digitali di profumo 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 ha selezionato in modo casuale 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 usato per misurare la risposta di sensori come il codice a barre utilizzato in questo naso elettronico. Questa analisi ha mostrato una precisione complessiva del 61,7%.
Il professor Chen Xiaodong, presidente della cattedra di Scienza dei materiali e ingegneria presso NTU, ha dichiarato: «Sebbene i nasi elettronici siano stati oggetto di ricerche approfondite, esistono ancora dei colli di bottiglia alla loro commercializzazione a causa dei problemi dei prototipi attuali con il rilevamento e l'identificazione accurati dell'odore. Sistema dotato sia di una solida configurazione del sensore che di un metodo di analisi dei dati in grado di prevedere con precisione le impronte digitali del profumo, che è ciò che offre il nostro naso elettronico. La sua capacità di monitoraggio non distruttivo, automatizzato e in tempo reale potrebbe essere utilizzata anche per riconoscere i tipi di gas che altri tipi di alimenti deperibili emettono man mano che diventano meno freschi, fornendo una nuova piattaforma ampiamente applicabile per il controllo della qualità degli alimenti, che è ciò su cui stiamo lavorando per adesso».
Informazioni sulla Nanyang Technological University, SingaporeUn'università pubblica ad alta intensità di ricerca, la Nanyang Technological University, Singapore (NTU Singapore) ha 33.000 studenti universitari e post-laurea nei college di ingegneria, economia, scienze, scienze umane, arti e scienze sociali e laureati. Ha anche una scuola di medicina, la Lee Kong Chian School of Medicine, istituita insieme all'Imperial College di Londra.
NTU è anche sede di istituti autonomi di livello mondiale - il National Institute of Education, S Rajaratnam School of International Studies, Earth Observatory di Singapore e Singapore Center for Environmental Life Sciences Engineering - e vari importanti centri di ricerca come Nanyang Environment & Water Research Institute (NEWRI) e Energy Research Institute @ NTU (ERI @ N).
Classificata tra le migliori università del mondo da QS, NTU è stata anche nominata la migliore università giovane del mondo negli ultimi sette anni. Il campus principale dell'Università è spesso elencato tra i primi 15 campus universitari più belli del mondo e ha 57 progetti di costruzione certificati Green Mark (equivalenti a LEED), di cui il 95% è certificato Green Mark Platinum. Oltre al suo campus principale, NTU ha anche un campus nel distretto sanitario di Singapore.
Secondo la visione NTU Smart Campus, l'Università sfrutta la potenza della tecnologia digitale e delle soluzioni tecnologiche per supportare migliori esperienze di apprendimento e di vita, la scoperta di nuove conoscenze e la sostenibilità delle risorse. (3)
Riferimenti:
(2) Chen Xiaodong
(3) Nanyang Technological University, Singapore (NTU Singapore)
Descrizione foto: Un team internazionale guidato dal professor Chen Xiaodong (a sinistra) di NTU Singapore ha inventato un sistema olfattivo artificiale che imita il naso dei mammiferi per valutare accuratamente 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 quando si deteriora, 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 a riconoscere e prevedere la freschezza della carne da un'ampia libreria di colori di codici a barre. - Credit: NTU Singapore.
Autore traduzione riassuntiva e adattamento linguistico: Edoardo Capuano / Articolo originale: International research team led by NTU Singapore develops AI-powered ‘electronic nose’ to sniff out meat freshness