Crean ‘nariz electrónica’ inteligente que detecta comida dañada y alérgenos con alta precisión

 

REDACCIÓN.- LA NACIÓN INFORMA Miércoles, 17 de junio de 2026

BERKELEY, EE. UU. – Un equipo multidisciplinario de científicos ha logrado desarrollar un chip innovador equipado con sensores fabricados a partir de 16 materiales distintos, alojados en una pequeña cámara hermética junto a nanotubos de carbono. Esta es la estructura base de una nueva ‘nariz electrónica’ capaz de detectar con éxito alimentos en pleno proceso de deterioro, así como alérgenos de frutos secos, alcanzando una precisión global de efectividad del 92,6 %.

El revolucionario dispositivo bioelectrónico es el resultado directo de una colaboración científica de vanguardia encabezada por la Universidad de California en Berkeley, en Estados Unidos, cuyos resultados e implicaciones estructurales han sido publicados formalmente en la prestigiosa revista especializada Science Advances.

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Mecánica del Chip, Inteligencia Artificial y Selectividad Relativa

El olfato del ser humano no se encuentra entre los más avanzados de la naturaleza y, por norma general, las personas están incapacitadas para aislar e identificar de forma individual los compuestos volátiles característicos presentes en la descomposición de la mayoría de los alimentos.

Para solucionar esta limitación biológica, el nuevo chip genera patrones de señal únicos en respuesta a los perfiles olfativos específicos de cada objeto analizado. Al combinarse de manera directa con algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning), el sistema permite realizar una identificación automatizada y certera. La tasa de precisión del 92,6 % se obtuvo al evaluar los perfiles gaseosos de 16 sustancias diferentes, incluyendo pruebas de pollo en mal estado, huevos cocidos y nueces.

El funcionamiento interno y las ventajas de este diseño se desglosan en los siguientes aspectos técnicos:

• Superación de la reactividad cruzada: La autora principal de la investigación, la científica Carla Bassil, perteneciente a la Universidad de California, explicó que uno de los problemas más comunes e históricos de los sensores de gases comerciales es la selectividad, debido a que siempre ocurre una reactividad cruzada.

• El método de selectividad relativa: El diseño patentado de esta ‘nariz electrónica’ evita por completo dicho inconveniente técnico gracias a la alta cantidad de sensores integrados en el chip. Con este volumen, el sistema aplica el principio de «selectividad relativa», el cual faculta al dispositivo para capturar una huella olfativa global basada en patrones moleculares diferenciados.

• Interacción única en un solo paso: Al diseñar sensores a partir de 16 materiales pertenecientes a cuatro clases principales, el equipo garantizó que cada sensor interactúe de forma única con las mismas moléculas de gas. Al mismo tiempo, los nanotubos de carbono se encargan de transportar eficientemente los compuestos gaseosos hacia la matriz mediante un método avanzado de microdosificación ejecutado en un solo paso.

Impacto Social y Prevención Médica

Tras la recolección de los gases, la nariz electrónica genera patrones de señal específicos para cada olor y, mediante la inteligencia artificial, ejecuta el diagnóstico del alimento. Según concluye de manera textual el reporte de la investigación, esta tecnología «puede contribuir directamente a prevenir enfermedades transmitidas por los alimentos y reacciones alérgicas potencialmente mortales mediante la detección del deterioro de los alimentos y de los alérgenos, abordando así cuestiones de gran importancia social».

Ficha Técnica: Dispositivo de Nariz Electrónica

Componentes del Chip	Capacidades de Detección	Respaldo de la Investigación
Arquitectura Interna: • 16 materiales de sensores. • 4 clases principales. • Nanotubos de carbono.	Precisión Global: 92,6 % de efectividad analítica.	Institución Líder: Universidad de California en Berkeley (EE. UU.).
Mecanismo de Flujo: Método de microdosificación en un solo paso.	Sustancias Evaluadas: Pollo en mal estado, huevos cocidos y nueces.	Revista de Publicación: Science Advances.
Tecnología de Soporte: Algoritmos de Aprendizaje Automático (IA).	Principio Químico: Aplicación de «selectividad relativa».	Investigadora Principal: Carla Bassil.

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