El NIMS ha estado desarrollando sensores químicos como componente clave de la tecnología de olfacción artificial (sensores olfativos), con el objetivo de implementarla en la práctica. En un nuevo estudio, se utilizó inteligencia artificial explicable (XAI) para revelar cómo los sensores químicos discriminan entre diversas moléculas odorantes. Los hallazgos podrían orientar la selección de materiales receptores para el desarrollo de sensores químicos de alto rendimiento capaces de detectar moléculas odorantes.
Se espera que este logro no solo mejore el rendimiento de la olfacción artificial, sino que también contribuya a comprender mejor los mecanismos olfativos humanos. La investigación se publica en ACS Applied Materials & Interfaces .
sensores olfativos artificiales
El sentido del olfato desempeña un papel esencial en nuestra vida diaria, incluyendo la seguridad alimentaria, la monitorización ambiental, el diagnóstico médico y la creación de espacios habitables confortables. Las tecnologías de olfacción artificial (sensores olfativos), que imitan el sentido del olfato humano, utilizan múltiples sensores químicos para detectar moléculas odoríferas y emplean inteligencia artificial (IA) para clasificarlas e identificarlas.
Sin embargo, la olfacción artificial asistida por IA aún no se ha aplicado en la práctica debido a la limitada sensibilidad y precisión de discriminación de los sensores químicos existentes. Para superar este desafío, se requieren sensores químicos de mayor rendimiento, en particular mediante el desarrollo de materiales receptores capaces de detectar moléculas odorantes con mayor eficacia.
En los sistemas convencionales de olfacción artificial, la IA ha clasificado e identificado moléculas odorantes sin comprender completamente qué materiales receptores responden a qué moléculas. Descubrir las características de respuesta de materiales receptores específicos permitirá desarrollar materiales óptimos para discriminar los odorantes objetivo y seleccionar materiales receptores que logren una discriminación de olores más precisa.
Hallazgos de XAI
NIMS midió las respuestas de 94 moléculas odorantes utilizando un MSS (sensor de estrés superficial de tipo membrana) equipado con 14 materiales receptores y analizó los datos con IA explicable (XAI), una técnica que visualiza en qué partes de los datos se basa la IA al discriminar entre moléculas odorantes.
El análisis reveló que las partes clave de las respuestas de los sensores utilizadas para la identificación varían según las combinaciones específicas de moléculas odorantes y materiales receptores. Por ejemplo, se observó que los materiales receptores que contienen anillos aromáticos son importantes para la identificación de moléculas aromáticas.
Se espera que este enfoque permita seleccionar de forma eficiente materiales receptores diseñados específicamente para moléculas odorantes y guíe el desarrollo de materiales capaces de identificar moléculas que, de otro modo, serían difíciles de detectar. Además, al revelar no solo cómo discrimina la IA, sino también en qué se basa para realizar predicciones, la IA explicable (XAI) podría ofrecer pistas importantes para comprender los mecanismos de los olores y la olfacción humana.
Perspectivas futuras
Esta tecnología puede utilizarse no solo para facilitar el desarrollo de materiales receptores, sino también para seleccionar el sensor óptimo entre múltiples opciones según la aplicación prevista. Además de respaldar el desarrollo de materiales, puede contribuir al avance de los dispositivos de sensores olfativos, acelerando así la aplicación práctica de la olfacción artificial y profundizando nuestra comprensión del olfato humano.