Une équipe de scientifiques dirigée par l'Université technologique de Nanyang, Singapour (NTU Singapore) a inventé un système olfactif artificiel qui imite le nez des mammifères pour évaluer avec précision la fraîcheur de la viande.

Le nez électronique (e-nez) comprend un code-barres qui change de couleur au fil du temps en réaction aux gaz produits par la viande lors de sa décomposition, et un lecteur de codes-barres sous la forme d'une application pour smartphone alimentée par l'intelligence artificielle (IA). Le nez électronique a été formé pour reconnaître et prédire la fraîcheur de la viande à partir d'une vaste bibliothèque de couleurs de codes-barres.

Lorsqu'il est testé sur du poulet emballé dans le commerce, des échantillons de poisson et de viande de bœuf laissés à vieillir, l'équipe a découvert que leur algorithme d'IA de réseau de neurones à convolution profonde qui alimente le nez électronique prédisait la fraîcheur des viandes avec une précision de 98,5%. A titre de comparaison, l'équipe de recherche a évalué la précision de prédiction d'un algorithme couramment utilisé pour mesurer la réponse de capteurs comme le code-barres utilisé dans ce nez électronique. Ce type d'analyse a montré une précision globale de 61,7%.

Le nez électronique, décrit dans un article publié dans la revue scientifique Matériaux avancés en octobre, pourrait contribuer à réduire le gaspillage alimentaire en confirmant aux consommateurs si la viande est propre à la consommation, plus précisément qu'une étiquette "à consommer de préférence avant", a déclaré l'équipe de recherche de NTU Singapour, qui a collaboré avec des scientifiques de l'Université de Jiangnan, Chine, et l'Université Monash, Australie.

Co-auteur principal, le professeur Chen Xiaodong, le directeur de l'Innovative Center for Flexible Devices de NTU, a déclaré : « Notre système olfactif artificiel de preuve de concept, que nous avons testé dans des scénarios réels, peut être facilement intégré dans les matériaux d'emballage et donne des résultats en peu de temps sans le câblage encombrant utilisé pour la collecte de signaux électriques dans certains nez électroniques qui ont été développés récemment. Ces codes-barres permettent aux consommateurs de faire des économies en s'assurant qu'ils ne se débarrassent pas de produits encore propres à la consommation, ce qui contribue également à l'environnement. La nature biodégradable et non toxique des codes-barres signifie également qu'ils peuvent être appliqués en toute sécurité dans toutes les parties de la chaîne d'approvisionnement alimentaire pour garantir la fraîcheur des aliments. »

L'équipe travaille maintenant avec une entreprise agroalimentaire de Singapour pour étendre ce concept à d'autres types de denrées périssables.

Un nez pour la fraîcheur

Le nez électronique développé par les scientifiques de NTU et leurs collaborateurs comprend deux éléments :un code-barres coloré qui réagit avec les gaz produits par la viande en décomposition; et un lecteur de codes-barres qui utilise l'IA pour interpréter la combinaison de couleurs sur le code-barres. Pour rendre le nez électronique portable, les scientifiques l'ont intégré dans une application pour smartphone qui peut donner des résultats en 30 secondes.

Le nez électronique imite le fonctionnement d'un nez de mammifère. Lorsque les gaz produits par la viande en décomposition se lient aux récepteurs du nez des mammifères, des signaux sont générés et transmis au cerveau. Le cerveau recueille ensuite ces réponses et les organise en modèles, permettant au mammifère d'identifier l'odeur présente lorsque la viande vieillit et pourrit.

Dans le nez électronique, les 20 barres du code-barres servent de récepteurs. Chaque barre est faite de chitosane (un sucre naturel) incrusté sur un dérivé de cellulose et chargé d'un type de colorant différent. Ces colorants réagissent avec les gaz émis par la viande en décomposition et changent de couleur en réponse aux différents types et concentrations de gaz, résultant en une combinaison unique de couleurs qui sert d'empreinte olfactive pour l'état de toute viande.

Par exemple, la première barre du code-barres contient un colorant jaune faiblement acide. Lorsqu'il est exposé à des composés azotés produits par la viande en décomposition (appelés bioamines), ce colorant jaune se transforme en bleu lorsque le colorant réagit avec ces composés. L'intensité de la couleur change avec une concentration croissante de bioamines à mesure que la viande se décompose davantage.

Pour cette étude, les scientifiques ont d'abord développé un système de classification (frais, moins frais, ou avarié) en utilisant une norme internationale qui détermine la fraîcheur de la viande. Cela se fait en extrayant et en mesurant la quantité d'ammoniac et de deux autres bioamines trouvées dans des emballages de poisson emballés dans un film d'emballage transparent en PVC (polychlorure de vinyle) largement utilisé et conservés à 4°C (39°Fahrenheit) pendant cinq jours à différents intervalles.

Ils surveillaient simultanément la fraîcheur de ces emballages de poisson avec des codes-barres collés sur la face intérieure du film PVC sans toucher le poisson. Des images de ces codes-barres ont été prises à différents intervalles pendant cinq jours.

E-nose atteint une précision globale de 98,5%

Un type d'algorithme d'IA connu sous le nom de réseaux de neurones convolutifs profonds a ensuite été entraîné avec des images de différents codes-barres pour identifier les modèles dans l'empreinte olfactive qui correspondent à chaque catégorie de fraîcheur.

Pour évaluer la précision des prédictions de leur nez électronique, les scientifiques du NTU ont ensuite surveillé la fraîcheur du poulet emballé dans le commerce, poisson, et boeuf avec codes-barres collés sur le film d'emballage, et conservé à 25°C (77°Fahrenheit). Plus de 4, 000 images des codes-barres de six emballages de viande ont été prises à différents intervalles de temps pendant 48 heures sans ouvrir les différents emballages de viande.

L'équipe de recherche a d'abord entraîné son système à détecter des motifs parmi les empreintes digitales olfactives capturées dans 3, 475 images de codes-barres, avant de tester la précision du système sur les images restantes.

Les résultats ont révélé une précision globale de 98,5 %—une précision de 100 % dans l'identification des viandes avariées, et une précision de 96 à 99 pour cent pour les viandes fraîches et moins fraîches.

A titre de comparaison, l'équipe de recherche a sélectionné au hasard 20 images de codes-barres de chaque catégorie de fraîcheur pour évaluer la précision de prédiction de l'analyse de la distance euclidienne, une méthode couramment utilisée pour mesurer la réponse des capteurs comme le code-barres utilisé dans ce nez électronique. Cette analyse a montré une précision globale de 61,7%.

le professeur Chen, Chaire du Président Professeur en Science et Génie des Matériaux à NTU, a déclaré : « Alors que les nez électroniques ont fait l'objet de recherches approfondies, il y a encore des goulots d'étranglement à leur commercialisation en raison des problèmes des prototypes actuels avec la détection et l'identification précise de l'odeur. Nous avons besoin d'un système doté à la fois d'une configuration de capteur robuste et d'une méthode d'analyse de données capable de prédire avec précision les empreintes digitales olfactives, c'est ce que propose notre e-nose. C'est non destructif, une capacité de surveillance automatisée et en temps réel pourrait également être utilisée pour reconnaître les types de gaz que d'autres types d'aliments périssables émettent lorsqu'ils deviennent moins frais, fournir une nouvelle plate-forme largement applicable pour le contrôle de la qualité des aliments, c'est ce vers quoi nous travaillons actuellement."