Un equipo de investigadores ha publicado recientemente en la Proceedings of the National Academy of Sciences un innovador diseño de sensor basado en grafeno que, mediante el aprendizaje automático, ha logrado desarrollar un sentido del gusto casi humano. Este dispositivo, el primero en su tipo capaz de operar en un entorno húmedo, se aproxima más a las condiciones dentro de la boca humana, lo que representa un avance significativo en el campo de la tecnología sensorial.
El sensor, descrito en el artículo, está compuesto por múltiples capas de óxido de grafeno, un material conocido por sus propiedades eléctricas ajustables y alta reactividad química, encerrado en un dispositivo nanofluidico. El grafeno puro, que fue aislado por André Geim y Konstantin Novoselov, quienes recibieron el Premio Nobel de Física en 2010, consiste en una sola capa de átomos de carbono dispuestos en una estructura de red, dotándolo de una variedad de propiedades mecánicas, eléctricas y químicas.
Al igual que el grafeno, el óxido de grafeno cambia su conductividad eléctrica cuando se expone a diferentes sustancias químicas. Los investigadores aprovecharon esta propiedad para medir las variaciones eléctricas en el sensor al exponerlo a una muestra de 160 productos químicos, cada uno asociado con un perfil de sabor único. A partir de estos datos, un algoritmo de aprendizaje automático fue capaz de crear una ‘memoria’ de sabores.
Un avance en la percepción gustativa artificial
Este proceso de aprendizaje es análogo a la forma en que el cerebro humano interpreta las señales de nuestras papilas gustativas al reaccionar a los químicos en los alimentos. Tradicionalmente, se ha sostenido que los humanos podemos detectar cinco sabores distintos: dulce, salado, amargo, ácido y umami. Sin embargo, en 2023, se aisló un sexto sabor: el cloruro de amonio.
Durante las pruebas, el nuevo sistema de degustación artificial, cuyo algoritmo fue entrenado para clasificar los cuatro sabores básicos (dulce, salado, amargo, ácido), pudo identificar sabores que ya había experimentado con una precisión de aproximadamente 98,5%. Además, fue capaz de categorizar sabores de 40 muestras que no había encontrado previamente, con una precisión que oscilaba entre el 75% y el 90%. Los investigadores también entrenaron al algoritmo para identificar sabores más complejos, como el café y la cola.
El diseño actual aborda una de las limitaciones de los sistemas de degustación artificial anteriores (término técnico para lenguas artificiales similares), integrando las funciones de detección y computación de la percepción del gusto en un único dispositivo nanofluidico. Según los autores, este sistema tiene el potencial de restaurar la percepción del gusto en personas que han perdido esta capacidad debido a un accidente cerebrovascular, infecciones virales o diversas condiciones neurodegenerativas. Sin embargo, aún existen varios obstáculos técnicos que superar antes de que esto sea posible.
El sistema completo, diseñado como un experimento de prueba de concepto, es relativamente voluminoso y presenta altas demandas energéticas. Los investigadores señalan que se necesita una mayor miniaturización e integración para aplicaciones prácticas.
Escrito por nuestro autor Charles Blue, editado por Sadie Harley y verificado por Andrew Zinin, este artículo es el resultado de un trabajo humano cuidadoso. Dependemos de lectores como tú para mantener el periodismo científico independiente.
Si este reportaje te importa, considera hacer una donación (especialmente mensual). Recibirás una cuenta sin anuncios como agradecimiento.
Más información:
Yuchun Zhang et al, Confinement of ions within graphene oxide membranes enables neuromorphic artificial gustation, Proceedings of the National Academy of Sciences (2025). DOI: 10.1073/pnas.2413060122
