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Ingenieros de Berkeley crean nariz electrónica que detecta alimentos en mal estado con un 93% de precisión, podría reducir millones de casos de intoxicación alimentaria

4 julio, 2026 Deja un comentario

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Brandon Sánchez-Mejia/UC Berkeley

Científicos de Berkeley presentan una nariz electrónica basada en nanotubos de carbono que podría integrarse en frigoríficos inteligentes para prevenir intoxicaciones alimentarias.

  • 🥦 Detección temprana de alimentos en mal estado.
  • 👃 Nariz electrónica con 16 sensores inteligentes.
  • 🤖 Inteligencia artificial para reconocer patrones de gases.
  • 📊 Precisión cercana al 93 % en las pruebas.
  • 🥜 Identificación de alérgenos como nueces y cacahuetes.
  • 🧊 Posible integración en frigoríficos inteligentes.
  • 📱 Versión portátil conectada al teléfono móvil.
  • 🌍 Gran potencial para reducir desperdicio alimentario y mejorar la seguridad.

Una nueva forma de comprobar si un alimento sigue siendo seguro

Cada año, cientos de millones de personas sufren enfermedades transmitidas por alimentos contaminados. Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), más de 850 millones de personas enferman anualmente por esta causa y alrededor de 1,5 millones fallecen. Aunque la refrigeración, el etiquetado y los controles sanitarios han mejorado mucho durante las últimas décadas, en casa todavía se sigue recurriendo a un método bastante rudimentario: abrir el envase y confiar en el olfato.

Ese gesto cotidiano podría tener los días contados. Un equipo de investigadores de la Universidad de California en Berkeley ha desarrollado una nariz electrónica capaz de identificar los gases que desprenden los alimentos cuando empiezan a deteriorarse, incluso antes de que los cambios sean perceptibles para una persona.

El trabajo, publicado en la revista Science Advances, abre la puerta a una nueva generación de electrodomésticos y dispositivos capaces de evaluar automáticamente el estado de conservación de los alimentos.

Brandon Sánchez-Mejia/UC Berkeley

Dieciséis sensores que funcionan como un olfato artificial

El dispositivo incorpora 16 sensores diferentes, cada uno diseñado para responder a combinaciones específicas de compuestos químicos presentes en el aire. Cuando esos gases entran en contacto con la superficie de los sensores, se producen pequeñas reacciones químicas que se transforman en señales eléctricas.

En conjunto, esos sensores generan una especie de «huella química» que posteriormente analiza un sistema de aprendizaje automático. En lugar de buscar una única molécula concreta, el algoritmo interpreta patrones completos de gases, igual que hace el cerebro humano cuando identifica un olor complejo.

Gracias a este enfoque, la nariz electrónica logró distinguir 16 tipos distintos de alimentos con una precisión cercana al 93 %, incluyendo frutas, leche, huevos, pollo crudo y frutos secos considerados alérgenos habituales.

No está nada mal para un chip que funciona a temperatura ambiente.

Brandon Sánchez-Mejia/UC Berkeley

Los nanotubos de carbono marcan la diferencia

Uno de los aspectos más interesantes del desarrollo reside en los materiales utilizados. Los sensores están fabricados con nanotubos de carbono, estructuras extremadamente pequeñas que ofrecen una enorme superficie de contacto con los gases ambientales.

Esa característica permite detectar concentraciones muy bajas de sustancias volátiles sin necesidad de calentar el sensor, algo habitual en otros detectores de gases. El resultado es un sistema con menor consumo energético, más compacto y potencialmente más económico de fabricar.

Además, los investigadores emplean una técnica de fabricación relativamente sencilla conocida como drop casting, que permite depositar diferentes materiales sensibles sobre un mismo chip en un único proceso. Si la producción llega a escalarse industrialmente, ese detalle podría reducir considerablemente los costes de fabricación.

Frigoríficos capaces de avisar antes de que la comida se estropee

Uno de los usos más inmediatos que plantea el equipo de Berkeley consiste en integrar estos sensores dentro de los frigoríficos inteligentes.

En lugar de limitarse a controlar la temperatura interior, estos electrodomésticos podrían analizar continuamente el aire y detectar cuándo determinados alimentos comienzan a liberar compuestos asociados a la descomposición.

La diferencia es importante. Un sistema así podría avisar con varios días de antelación de que un pescado, una pieza de carne o unas verduras deberían consumirse cuanto antes. Esa información permitiría organizar mejor las comidas del hogar y evitar que muchos productos acabasen directamente en la basura.

En un contexto donde el desperdicio alimentario representa uno de los grandes desafíos ambientales, disponer de información objetiva sobre el estado real de los alimentos tendría un valor enorme.

Mucho más que alimentos en mal estado

El proyecto también explora otra aplicación especialmente interesante: la detección de alérgenos.

Durante las pruebas, el sistema fue capaz de detectar cantidades extremadamente pequeñas de nuez, del orden de 0,05 gramos, aproximadamente una centésima parte de una unidad. Aun así, los propios investigadores reconocen que todavía quedan retos importantes por resolver.

Detectar restos de un fruto seco mezclados dentro de un bizcocho, una salsa o un alimento procesado resulta bastante más complicado que identificar una muestra aislada en laboratorio.

Si esa capacidad sigue mejorando, esta tecnología podría convertirse en una ayuda adicional para personas con alergias alimentarias graves, especialmente en restaurantes, comedores colectivos o durante viajes.

Una versión portátil para llevar en el bolsillo

El equipo ya trabaja en una versión compacta que pueda sincronizarse con una aplicación para teléfonos móviles.

La idea resulta sencilla de imaginar: acercar el dispositivo a un alimento y obtener en pocos segundos una evaluación sobre su estado de conservación o la posible presencia de determinados alérgenos.

Aunque todavía se encuentra en fase de desarrollo, este formato portátil podría resultar útil para consumidores, restaurantes, supermercados, empresas de distribución alimentaria e incluso organismos encargados de realizar inspecciones sanitarias.

También podría convertirse en una herramienta interesante para países donde la cadena de frío presenta mayores dificultades o donde el acceso a laboratorios resulta limitado.

La inteligencia artificial empieza a «oler»

La incorporación de inteligencia artificial supone uno de los grandes avances de este proyecto. A diferencia de los sensores tradicionales, cuya capacidad suele estar limitada a detectar sustancias concretas, el algoritmo puede aprender nuevos patrones conforme recibe más datos.

Eso significa que futuras versiones podrían entrenarse para reconocer otros alimentos, nuevos contaminantes químicos, diferentes microorganismos o incluso aplicaciones completamente distintas.

De hecho, los investigadores contemplan utilizar esta tecnología en el ámbito sanitario para analizar compuestos presentes en el aliento humano relacionados con determinadas enfermedades metabólicas o respiratorias. La medicina lleva años investigando el diagnóstico mediante biomarcadores volátiles, y este tipo de sensores podría acelerar ese camino.

Potencial

La evolución de las narices electrónicas podría convertirse en una pieza importante dentro de una alimentación más segura y eficiente. Integradas en electrodomésticos, centros logísticos o comercios, permitirían tomar decisiones basadas en el estado real de los alimentos y no únicamente en fechas impresas en los envases.

A medio plazo, esta tecnología podría contribuir a reducir el desperdicio de alimentos, mejorar la seguridad alimentaria, disminuir pérdidas económicas para familias y empresas y facilitar una gestión más inteligente de los recursos disponibles.

Combinada con sensores ambientales, sistemas conectados e inteligencia artificial, también podría impulsar cadenas de suministro más transparentes y sostenibles, donde cada alimento se conserve en mejores condiciones durante más tiempo. Un pequeño dispositivo, sí. Pero con capacidad para generar cambios bastante grandes en la forma en que se produce, distribuye y consume la comida.

Vía Berkeley University

Más información: Scalable multiplexed machine learning gas sensor chips for food classification | Science Advances

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Publicado en: Tecnología verde

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