Un equipo de investigación ha desarrollado una «nariz electrónica AI de próxima generación» capaz de distinguir olores de manera similar al sistema olfativo humano, utilizando inteligencia artificial para su análisis. Esta tecnología convierte las moléculas de aroma en señales eléctricas y entrena modelos de IA basándose en sus patrones únicos. Las aplicaciones potenciales son numerosas, incluyendo la atención médica personalizada, la industria cosmética y el monitoreo ambiental.
El estudio, publicado en la revista ACS Nano, fue liderado por el profesor Hyuk-jun Kwon del Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación en el DGIST, con el estudiante de máster y doctorado Hyungtae Lim como primer autor.
Avances frente a las limitaciones actuales
A pesar de que las narices electrónicas convencionales (e-noses) ya se utilizan en áreas como la seguridad alimentaria y la detección de gases en entornos industriales, presentan dificultades para distinguir diferencias sutiles entre olores similares o analizar composiciones complejas de fragancias. Por ejemplo, distinguir entre perfumes florales con notas parecidas o detectar el leve olor de frutas que se están estropeando representa un reto para los sistemas actuales. Esta limitación ha impulsado la demanda de tecnologías de e-nose de próxima generación, que ofrezcan mayor precisión, sensibilidad y adaptabilidad.
El equipo de investigación se inspiró en el mecanismo biológico conocido como codificación combinatoria, donde una sola molécula de olor activa múltiples receptores olfativos para crear un patrón único de señales neuronales. Al imitar este principio, los investigadores diseñaron sensores que responden a las moléculas de aroma generando combinaciones distintas de señales eléctricas.
El sistema de IA aprende estos patrones de señales complejas para reconocer y clasificar de manera precisa una amplia variedad de olores, resultando en una plataforma de olfacción artificial de alto rendimiento que supera las tecnologías existentes.
La novedosa nariz electrónica utiliza un láser para procesar un material delgado a base de carbono (grafeno) e incorpora un nano catalizador de óxido de cerio para crear una matriz de sensores sensible. Este método de fabricación por láser en un solo paso elimina la necesidad de equipos de fabricación complejos, permitiendo la producción eficiente de matrices de sensores integrados.
En las pruebas de rendimiento, el dispositivo logró identificar nueve fragancias comúnmente utilizadas en perfumes y cosméticos, con una precisión superior al 95%. También fue capaz de estimar la concentración de cada aroma, lo que lo convierte en una herramienta adecuada para un análisis olfativo detallado.
El dispositivo es ultradelgado, flexible y altamente duradero, lo que lo hace ideal para dispositivos portátiles o parches adheridos a la piel o la ropa. Puede doblarse más de 30,000 veces alrededor de un radio de 2.5 mm sin degradación en su rendimiento.
Según el profesor Kwon, «la innovación central de nuestra investigación es la capacidad de integrar múltiples sensores sensibles a olores con propiedades diversas, similares a las del nariz humana, en una sola unidad a través de un proceso de fabricación láser selectivo en un solo paso». El equipo está ampliando sus esfuerzos de desarrollo y comercialización para aplicar esta tecnología en la atención médica personal, la detección de contaminación ambiental y la industria de fragancias.
Esta investigación fue llevada a cabo con el estudiante de doctorado Hyungtae Lim como primer autor y el profesor Hyuk-jun Kwon como autor correspondiente.
Más información:
Hyeongtae Lim et al, Intelligent Olfactory System Utilizing In Situ Ceria Nanoparticle-Integrated Laser-Induced Graphene, ACS Nano (2025). DOI: 10.1021/acsnano.5c03601
