米国に本拠を置く研究チームは最近、冷蔵庫内の腐りかけている食品や潜在的なアレルゲンを検出できる新しいタイプの「電子鼻」を開発した。その感度は「人間の鼻より優れている」と言われています。この成果はカリフォルニア大学バークレー校によるもので、電気工学とコンピューターサイエンスの博士課程の学生であるカーラ・バシル氏が主導者です。関連する論文は、Science Advances 誌に掲載されました。
研究チームによると、この電子鼻には16個のマイクロガスセンサーが組み込まれており、クルミやピーナッツなどの一般的な食物アレルゲンなどの揮発性ガスを含むガス分子間の微妙な違いを識別できるため、人間の嗅覚によって食品の腐敗やアレルギーのリスクが検出される前に早期警告を発することができるという。バシル氏は、このシステムを「デジタル味蕾」のセットとして説明し、各センサーがさまざまなガス分子に対して独自の反応を生成し、それらが集まって特定の食べ物や匂いの「指紋」を形成するという。
単一のガスのみを対象とする通常の家庭用一酸化炭素検知器とは異なり、複数のガスセンサーを同じチップ上に統合することは技術的にかなり困難です。この目的を達成するために、研究チームは、加熱が必要な金属酸化物の代わりにカーボンナノチューブを導電性材料として選択し、感知層の厚さが人間の髪の毛の直径のわずか1パーセントであり、室温で高い感度を維持できるようにした。この設計により、オプションの感受性材料の範囲が広がるだけでなく、高温で分解しやすいポリマーなどの材料の使用も可能になります。
製造プロセスに関して、Bassil はいわゆる「ドリップ コーティング」法を使用して、感受性のある材料を薄膜の形でチップ上に堆積するだけであり、複雑なプロセスと比較して製造プロセスを大幅に簡素化します。電子鼻が動作すると、センサー表面とガス分子の間の化学反応が電気信号に変換され、分析可能な応答曲線が形成されます。
システムに認識機能を装備するために、研究チームはさまざまなガス反応パターンをトレーニングする機械学習モデルを導入しました。現在、この電子鼻は、イチゴ、ブルーベリー、バナナ、クルミ、ヘーゼルナッツ、カシューナッツ、ピーナッツの7種類の食品と、新鮮な状態および室温で24時間および48時間放置した後の生の鶏肉、牛乳、卵の異なる匂いの変化を認識できるように訓練されています。このモデルは、さまざまな状態の各食品のガス「フィンガープリント」を学習し、その後の検出時に自動的に識別します。
「私たちのアイデアは、ガスセンサーの相対的な選択性とパターン認識における機械学習の能力を組み合わせて、さまざまな食品に対応するガスの指紋を区別することです。」バシル氏は、「最終的には人間の鼻よりも感度が高く客観的なセンシングチップが完成した」と述べた。このテストでは、電子鼻が検出できたクルミの破片はわずか 0.05 グラムで、これは殻をむいたクルミの重量の約 1 パーセントに相当します。しかしバシル氏は、ケーキやサラダなどの混合食品に含まれるアレルゲンの特定や、冷蔵庫内の複数の食品が同時にガスを放出した場合の精度など、複雑な環境におけるこの装置の性能をまだ検証していないことも認めた。
実用化を容易にするために、Bassil は iPhone アプリ経由で制御できるポータブル バージョンも作成しました。彼女は、将来的には「スマート冷蔵庫」がこの種のテクノロジーの重要な実装シナリオの 1 つになると考えています。冷蔵庫にセンサーが組み込まれ、携帯電話に接続されると、「ブロッコリーが傷みかけている」や「鶏肉の賞味期限が近づいている」などの情報をユーザーに積極的に通知することができ、家族が食品廃棄物を減らし、食品の安全性リスクを軽減するのに役立ちます。
この研究は、カリフォルニア大学バークレー校が発行したプレスリリースで紹介されました。この新技術はカーボン ナノチューブ ガス センサーと機械学習の組み合わせに依存しており、これは将来の食品安全監視とアレルゲン検出の分野における重要な開発方向の 1 つともみなされています。
