Como você faz um nariz eletrônico inteligente

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Como você faz um nariz eletrônico inteligente?
Um nariz eletrônico inteligente que imita o nariz humano com seus milhões de células receptoras e
capacidade de diferenciar cheiros.
Um nariz eletrônico ou nariz eletrônico é exatamente como parece: um dispositivo que imita as
capacidades olfativas do nariz para detectar odores ou sabores. Eles geralmente contêm uma série de
sensores para detectar a impressão digital de um composto químico, cujo sinal é analisado ou
interpretado por algoritmo de reconhecimento de padrões.
A tecnologia já está em uso em vários setores, incluindo agricultura, monitoramento ambiental,
processamento de alimentos e fabricação. No entanto, os dispositivos atuais não têm a capacidade de
processar adequadamente suas informações coletadas.
“Os algoritmos existentes de reconhecimento de odores baseados em recursos dependem de
conhecimentos específicos de domínio, o que pode limitar o desempenho devido à perda de informações
durante o processo de extração de recursos”, escreveu uma equipe de pesquisadores da Universidade
de Ciência e Tecnologia de Huazhong (HUST) em um artigo recente.
Para superar esse desafio, a equipe liderada por Huan Liu, professor da HUST, construiu um nariz
eletrônico “inteligente” que contém sensores co-projetados com um algoritmo de aprendizado profundo,
tornando-o capaz de processar suas próprias informações olfativas.
Um nariz eletrônico
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“O cheiro é de grande valor de sobrevivência, permitindo que as espécies vivas identifiquem alimentos
adequados e detectem substâncias químicas perigosas. O nariz eletrônico que criamos usa uma matriz
de sensores de gás como células receptoras artificiais olfativas”, disse Huan. “Combinado com um
algoritmo olfatório de todos os recursos, ele pode discriminar odores rapidamente e a um baixo custo,
oferecendo grande potencial para estender os limites do olfato humano para detectar gases inodoro,
perigosos, pungentes e de baixa concentração.”
Os sensores usados no dispositivo contêm semicondutores de óxido de metal, que podem detectar
gases como resultado de uma mudança na resistência elétrica quando ocorre uma interação química na
interface gás-sólido.
“No design tradicional do nariz eletrônico, os sensores de gás semicondutores não são específicos, uma
vez que têm sensibilidade cruzada a uma ampla variedade de odores, ao contrário das células
receptoras olfativas humanas, que são altamente especializadas para um número limitado de
substâncias odoríferas”, disse Huan. “Para piorar a situação, a variedade e o número de unidades na
matriz do sensor são muito menores em comparação com as células receptoras olfativas humanas.
Portanto, buscamos um poderoso algoritmo de reconhecimento de padrões para identificar a interação
gás-sólido complexa, mas específica, em nosso e-nose.”
Além do olfato humano
O nariz humano tem milhões de células receptoras para ajudar a diferenciar os cheiros. No entanto, as
e-noses são limitadas pelo número de sensores de gás que contêm e são atormentadas com algoritmos
fracos de reconhecimento de odor, resultando em mau desempenho. Mas a equipe de Huan encontrou
uma maneira de contornar isso.
“Funcionalmente, usamos seis materiais nanoestruturados para formar uma matriz de sensores”, disse
Hua-Yao Li, co-autor do estudo. Uma rede neural profunda tenta aprender recursos úteis de todo o
processo de resposta. Um processo semelhante ocorre no cheiro humano quando a informação olfativa
é transmitida dos receptores no nariz para o bulbo olfativo, onde os sinais de entrada interagem com o
sistema olfativo inicial e, finalmente, para o cérebro.
O dispositivo usa várias unidades sensoras que são ativadas na presença de diferentes moléculas
voláteis, resultando na formação de vários “padrões de mais” de alto nível.
“A saída das camadas intermediárias é então enviada para uma camada convolucional mais alta, onde a
combinação de padrões de alto nível codifica as características de odor”, explicou Cong Fang, o primeiro
autor do estudo. Finalmente, o classificador coloca as peças de padrão de ativação de volta juntas para
perceber e identificar o odorante.
A equipe então usou o aprendizado profundo para processar os sinais recebidos pelos sensores de gás
semicondutores após a exposição. O dispositivo monitora diferentes processos químicos que ocorrem
dentro da matriz do sensor, fornecendo recursos mais distintivos para o algoritmo aprender. Mesmo com
apenas seis sensores de gás não específicos, o protótipo de nariz eletrônico ainda era capaz de
discriminar cheiros complexos, identificando precisamente cinco licores com cheiro semelhante com alta
precisão. Mesmo especialistas humanos experientes têm dificuldade em fazer isso, disse a equipe.
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“Aprimoramos com sucesso a capacidade de processamento de sinal do nariz eletrônico e
estabelecemos um método rápido e preciso para o reconhecimento de odores”, disse o professor Xiang
Bai, líder do Grupo de Representação de Visão e Aprendizagem da HUST. “Este trabalho promove a
fabricação de nariz eletrônico portátil, portátil e de baixo custo com aplicações promissoras.”
Ao explorar ainda mais a escala e a diversidade dos tipos de sensores, os recursos do dispositivo
podem ser enriquecidos e adaptados a diferentes aplicações ou cenários. “A variedade e o número de
unidades na matriz de sensores estão longe daqueles no sistema de olfação humana, por isso temos
razões para acreditar que há um novo e poderoso grau de liberdade para o nariz eletrônico”, disse Huan.
“É tão emocionante.”
Referência: Cong Fang, et al., O nariz eletrônico inteligente habilitado por um algoritmo olfativo de todos
os recursos (AFOA), Sistemas Inteligentes Avançados (2022). DOI: 10.1002/aisy.202200074
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https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/aisy.202200074