Científicos de EEUU y Corea del Sur diseñan una ‘nariz artificial’ para los frigoríficos que puede detectar y avisarte si la comida se va a poner mala
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Un grupo de científicos de Estados Unidos y Corea del Sur ha diseñado una nariz artificial capaz de detectar cuándo la comida está a punto de echarse a perder. El sistema, fruto de la colaboración entre la Universidad de California en Berkeley y el instituto surcoreano KAIST, reconoce los gases que liberan los alimentos e identifica su estado con una precisión global del 92,6 %.
El objetivo de sus creadores es integrar esta tecnología en los frigoríficos domésticos para que avisen antes de que un producto deje de ser seguro. El trabajo se publicó en la revista científica Science Advances en junio de 2026.
El olor de un alimento está formado por mezclas complejas de moléculas de gas, entre ellas los compuestos orgánicos volátiles que se evaporan a temperatura ambiente. Ese perfil cambia con el tiempo, a medida que las bacterias descomponen la comida y liberan nuevas sustancias.
¿Cómo funciona la ‘nariz artificial’ diseñada en Estados Unidos?
La nariz artificial es un chip que mide 7,5 milímetros de lado y reúne 16 sensores de gas diminutos dispuestos en una cuadrícula. Cada sensor lleva una película distinta, de modo que reacciona de forma diferente ante cada olor y produce un patrón de señales característico.
Carla Bassil, estudiante de doctorado en Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación en la Universidad de California en Berkeley e integrante del grupo de investigación de Ali Javey, explica el mecanismo básico del sistema.
«Cada uno de estos 16 sensores tiene una película sensora diferente y funciona al convertir en señales eléctricas las reacciones químicas entre la superficie del sensor y la molécula de gas», detalla Bassil en declaraciones recogidas por Tech Xplore.
Un programa de aprendizaje automático se entrena después para reconocer esos patrones y asociarlos a cada alimento. Cuantos más sensores integra el chip, mayor es la precisión, que pasa de menos de la mitad de aciertos con unos pocos sensores hasta el 92,6 % con los 16.
Un chip que funciona a temperatura ambiente
La principal ventaja del diseño es que opera a temperatura ambiente, a diferencia de los sensores de óxido metálico habituales, que necesitan calentarse para funcionar. Esa característica permite combinar en un mismo chip cuatro clases de materiales distintos, como los polímeros conductores y las porfirinas.
Los sensores se apoyan en nanotubos de carbono, un material muy sensible cuya capa mide apenas unos nanómetros, alrededor de una centésima parte del grosor de un cabello humano. Para fabricarlos, el equipo empleó un método de un solo paso, más sencillo que los procesos de varias fases usados hasta ahora.
El sistema, bautizado como ML-SCENT, responde en pocos segundos y no necesita ningún reinicio térmico entre una medición y la siguiente.
El sistema detecta la carne y los lácteos en mal estado
Para probar la nariz artificial, los investigadores la expusieron a 16 objetos distintos, entre ellos frutas, frutos secos, lácteos y carne. Colocaron pollo crudo, huevo cocido y leche entera en buen estado y, después, tras uno y dos días a temperatura ambiente.
Los alimentos en descomposición liberan aminas, sulfuros y otros compuestos volátiles que el chip aprende a reconocer. En la clasificación específica del deterioro de alimentos, el modelo alcanzó una precisión del 99 %.
La mayor confusión se produjo entre el huevo cocido y el pollo crudo muy deteriorados, después de 48 horas, porque ambos desarrollan gases parecidos.
La primera nariz electrónica que identifica alérgenos de frutos secos
El equipo desarrolló un segundo chip para distinguir entre nuez, avellana, anacardo y cacahuete, cuatro de los principales alérgenos alimentarios reconocidos por la Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos (FDA). Según los autores, es la primera vez que un conjunto de sensores de gas se emplea para detectar la presencia de distintos alérgenos de frutos secos.
En este apartado, el dispositivo logró una precisión del 93,2 %, aunque volvió a confundir con más frecuencia la avellana y el cacahuete. También fue capaz de identificar frutas liofilizadas como arándanos, fresas y plátanos.
Su sensibilidad llegó a detectar 0,05 gramos de nuez aislada, alrededor de una centésima parte de una nuez pelada media, según Tech Xplore.
Un aviso antes de que la comida se estropee en el frigorífico
La aplicación que más entusiasma a sus creadores es la del hogar. Carla Bassil imagina esta tecnología integrada en los frigoríficos inteligentes.
«Tu nevera podría avisarte de que tu brócoli va a estropearse pronto», ejemplifica la investigadora.
Según los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades, cerca de 48 millones de estadounidenses sufren cada año alguna enfermedad transmitida por los alimentos. El equipo ya ha creado una versión portátil controlada desde una aplicación de iPhone para probar el dispositivo fuera del laboratorio.
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