En los últimos años los sistemas de olfato artificial conocido vulgarmente como nariz electrónica han despertado un gran interés debido fundamentalmente a la multitud de campos de aplicación: alimentos, bebidas, perfumes, gases, etc.
La nariz electrónica se basa en una zona con unos sensores por donde pasan los compuestos volátiles de los elementos a analizar.
Estos sensores son dispositivos electrónicos basados en materiales que cambian alguna de sus propiedades en presencia de sustancias gaseosas. Atendiendo a la propiedad físico-química que cambia los sensores pueden ser clasificados en ópticos, resistivos, electroquímicos, etc. hoy los dispositivos más usados son los resistivos, en los que
los compuestos volátiles que se absorben en su superficie dan lugar a un cambio de resistencia eléctrica del material.
Al igual que las células olfativas en el olfato humano estos sensores no son específicos, es decir, no existe un sensor que detecte solamente un compuesto determinado sino que cada sensor responde a un gran número de sustancias. La capacidad de discriminación e identificación de aromas se consigue mediante las técnicas de reconocimiento de patrones ya fijados, todos los datos de todos los componentes que son detectados son procesados y almacenados para que en próximos análisis, esta base de datos, los compare con los recogidos en el análisis y los pueda reconocer.
Estas técnicas son algoritmos matemáticos que a partir de los datos proporcionados por los sensores realizan la clasificación o identificación de los compuestos. Una de las técnicas de reconocimiento de patrones más utilizadas en las narices electrónicas son las redes neuronales artificiales, que intentan simular el funcionamiento del cerebro humano, estando formadas por un número variable de unidades de cálculo conectadas entre sí, llamadas neuronas, cuya respuesta se va adaptando conforme se le van mostrando los datos de los sensores.
Para que las redes neuronales funcionen correctamente necesitan una etapa de aprendizaje, llamada entrenamiento, los datos correspondientes a un compuesto o mezcla de compuestos son mostrados repetidamente a la red que modificará sus parámetros y desarrollará una especie de memoria olfativa. Cuando se le muestre un conjunto de datos de un nuevo aroma la red intentará su clasificación dentro de los compuestos que ya conoce o bien lo clasificará como desconocido.
Las aplicaciones de las narices electrónicas son muy amplias y pueden ser agrupadas en cualitativas y cuantitativas. Las primeras son las más extendidas y son las que más se asemejan al olfato humano, en ellas la nariz clasifica un compuesto o una mezcla compleja en una clase definida previamente.
Para aplicaciones enológicas, por ejemplo, la nariz podría clasificar una muestra desconocida de vino en una de las diferentes variedades con las que ha sido entrenada. También podría clasificar un vino como joven, crianza o reserva. Incluso la clasificación podría ser entre vino defectuoso y no defectuoso si previamente hemos entrenado la nariz con los defectos que puede presentar el vino.
Las aplicaciones cuantitativas son más complejas ya que se requiere que la nariz electrónica estime la concentración de uno o varios compuestos de una mezcla gaseosa, para lo que es necesario un entrenamiento con los compuestos de interés a distintas concentraciones, por lo que el tiempo de entrenamiento es muy largo.
Las narices electrónicas se encuentran en una fase de investigación avanzada con pocos modelos en el mercado y su rendimiento no es, ni será en mucho tiempo, comparable al del olfato biológico, aunque puede ser un instrumento muy útil que libere a los profesionales de tareas ingratas o rutinarias, en la que lo importante sea analizar unos pocos parámetros, normalmente basados en los defectos más comunes como puede ser el acido acéticos (olor a vinagre), anisoles (aromas a corcho), brettanomyces (olores a cuadra), etc.
Jesús Álvarez Yraola
BIBLIOGRAFIA:
- La nariz electronica en los vinos. José Pedro Santos Blanco (Investigador del CSIC).
- La evolucion de la nariz electronica. José Pedro Santos Blanco (Investigador del CSIC)
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