Pesquisadores da Universidade da Califórnia em Berkeley (UC Berkeley), com apoio do Instituto Avançado de Ciência e Tecnologia da Coreia (KAIST), desenvolveram um “nariz eletrônico” equipado com IA que consegue identificar gases liberados por alimentos estragados e detectar alérgenos com precisão superior à do olfato humano em testes de laboratório.
O projeto foi liderado pela doutoranda Carla Bassil e pelo professor Ali Javey, do Grupo de Pesquisa Javey, e teve os resultados publicados na revista científica Science Advances. Batizado de ML-SCENT, o sistema foi criado para aplicações que vão do monitoramento industrial ao uso doméstico, incluindo uma versão portátil que pode ser controlada por um aplicativo de celular.
A tecnologia transforma odores em dados digitais para alertar sobre possíveis riscos antes mesmo que eles sejam percebidos pelas pessoas. No futuro, os pesquisadores pretendem integrar o “nariz eletrônico” a geladeiras inteligentes. A ideia é que o eletrodoméstico acompanhe o estado de conservação de carnes, laticínios, frutas e vegetais, e envie notificações ao smartphone quando algum alimento estiver prestes a estragar.
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Além disso, a tecnologia poderá reforçar a segurança de pessoas com alergias alimentares ao identificar pequenas quantidades de ingredientes potencialmente perigosos.
Como funciona o nariz eletrônico?
O ML-SCENT utiliza uma matriz de 16 sensores de gás reunidos em um chip de aproximadamente 7,5 mm por 7,5 mm. Cada sensor tem uma camada sensível diferente, que consegue reagir a combinações específicas de moléculas voláteis liberadas pelos alimentos. Em vez de identificar apenas um tipo de gás, como ocorre em sensores convencionais, o sistema cria uma espécie de “assinatura química” dos odores.
Uma das principais diferenças da tecnologia é o uso de nanotubos de carbono como material condutor. Eles funcionam em temperatura ambiente, sem precisar de aquecimento, o que permite usar materiais mais sensíveis e facilita a fabricação do aparelho. Os sinais captados pelos sensores são analisados por uma rede neural convolucional (CNN), treinada para reconhecer padrões ligados a alimentos frescos, estragados e a diferentes alérgenos.
Nos testes, o sistema alcançou 92,6% de precisão ao classificar 16 tipos de amostras e chegou a 99% de acerto na identificação da deterioração de frango, leite e ovos. O nariz eletrônico também foi capaz de detectar apenas 0,05 grama de noz, indicando potencial para aplicações focadas em segurança alimentar.
Os pesquisadores também observaram que a precisão aumenta quando a IA é treinada para tarefas específicas. Por exemplo, um modelo focado apenas em identificar a deterioração de carnes, ovos e leite alcançou 99% de acerto, enquanto outro dedicado exclusivamente à detecção de alérgenos, como nozes e castanhas, atingiu 93,2%.
Apesar dos resultados promissores, os pesquisadores apontam que a tecnologia ainda enfrenta desafios antes de chegar ao mercado. O sistema precisa ser testado em ambientes mais complexos, como geladeiras cheias ou cozinhas com diversos alimentos ao mesmo tempo.
Além disso, ainda é necessário validar sua capacidade de identificar alérgenos escondidos em pratos prontos e avaliar como mudanças extremas de umidade podem afetar a precisão das medições.
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