Grâce aux nanotubes de carbone, le nez électronique est pour la première fois adapté à un usage quotidien
Le réfrigérateur intelligent du futur : un « nez électronique » détecte le poulet avarié et les allergènes issus des fruits à coque
La plupart d’entre nous ont déjà eu recours au « test de l’odorat » pour déterminer si une bouteille de lait dont la date de péremption est légèrement dépassée ou une boîte de plats à emporter datant d’une semaine sont encore propres à la consommation. Mais si le nez humain peut se montrer très perspicace, il ne détecte pas toujours tout. Chaque année, aux États-Unis, des millions de personnes tombent malades à cause d’agents pathogènes d’origine alimentaire qui se développent dans les aliments insuffisamment cuits ou avariés.
Carla Bassil est étudiante en quatrième année de doctorat en génie électrique et en informatique à l'université de Berkeley (UC Berkeley) et membre du groupe de recherche Javey.
Brandon Sánchez-Mejia/UC Berkeley
Heureusement pour nos estomacs à tous, un nouveau « nez électronique » mis au point à l’université de Berkeley est capable de détecter les odeurs associées aux aliments avariés avec bien plus de précision que le nez humain. Il peut également détecter la présence d’allergènes alimentaires courants, comme les noix et les cacahuètes, qui peuvent s’avérer mortels pour les personnes qui y sont sensibles. Ce « nez » est décrit dans une nouvelle étude publiée dans la revue Science Advances.
« Je pense que les réfrigérateurs “intelligents” — équipés de capteurs que l’on peut contrôler depuis son téléphone — constitueraient une excellente application pour ce type de technologie », a déclaré l’auteure principale de l’étude, Carla Bassil, doctorante en génie électrique et en informatique à Berkeley. « Ce serait formidable si votre réfrigérateur pouvait vous dire : “Hé, vos brocolis vont bientôt se gâter, vous devriez donc probablement les manger” ? Ou encore : “Votre poulet arrive en fin de conservation” ? »
Ce nouveau « nez artificiel » est constitué d’un réseau de 16 minuscules capteurs de gaz, chacun étant sensible à une combinaison légèrement différente de composés gazeux.
« On peut voir cela comme un ensemble de papilles gustatives numériques, où chaque capteur de cette puce réagit de manière unique aux différentes molécules gazeuses qui lui sont présentées », a expliqué Bassil lors d’une conférence « UC Grad Slam » consacrée à ses recherches. « Chacun de ces 16 capteurs est recouvert d’un film de détection différent et fonctionne en convertissant les réactions chimiques entre la surface du capteur et la molécule de gaz en signaux électriques. »
À l’aide de l’apprentissage automatique, Mme Bassil a entraîné un modèle à reconnaître les profils de réponse des capteurs associés à sept aliments différents : la fraise, la myrtille, la banane, la noix, la noisette, la noix de cajou et la cacahuète. Elle l’a également entraîné à reconnaître l’odeur du poulet cru, du lait et des œufs lorsqu’ils sont frais, mais aussi après avoir été laissés à température ambiante pendant 24 et 48 heures.
Bassil a constaté que ce « nez » était suffisamment sensible pour détecter 0,05 gramme de noix isolée, soit environ un centième d’une noix décortiquée moyenne. Elle n’a toutefois pas encore testé la sensibilité de l’appareil dans des environnements où d’autres gaz sont présents, par exemple lorsque les noix se trouvent dans une salade ou un gâteau, ou lorsque des aliments avariés sont conservés dans un réfrigérateur avec d’autres aliments.
« L’idée est d’utiliser la sélectivité relative des capteurs de gaz, associée aux capacités de reconnaissance de formes de l’apprentissage automatique, pour déterminer quelle empreinte gazeuse est associée à chaque aliment », a expliqué Bassil. « Le résultat est une puce de détection bien plus sensible et bien plus objective que ne peut l’être n’importe quel nez humain. »
Si le concept du nez électronique existe depuis les années 1980, la concrétisation de cette technologie s’est avérée délicate. Les capteurs de gaz individuels, comme ceux que l’on trouve dans les détecteurs de monoxyde de carbone domestiques, sont relativement simples à fabriquer. Mais l’intégration d’un ensemble de films capteurs différents sur une seule puce est bien plus difficile.
Bassil a surmonté bon nombre de ces défis en utilisant des nanotubes de carbone comme matériau conducteur, plutôt que des oxydes métalliques. Les nanotubes de carbone peuvent former des couches d’une épaisseur de quelques nanomètres seulement, ce qui équivaut à quelques atomes, soit un centième d’un cheveu humain. Leur grande surface leur confère de nombreuses qualités particulières, notamment une grande sensibilité à température ambiante.
Le recours à une structure de dispositif fonctionnant à température ambiante — plutôt que nécessitant d’être chauffée — a permis à Bassil de choisir une plus grande variété de matériaux sensibles aux gaz, y compris ceux susceptibles de se dégrader à haute température, tels que les polymères. Cela lui a également permis de fabriquer la puce de détection à l’aide d’un procédé simple appelé « drop casting » (moulage par goutte), plutôt que de recourir à une technique plus complexe.
« Ce qui rend mon nez électronique véritablement évolutif, c’est que nous pouvons utiliser tous ces différents types de matériaux de détection tout en les déposant en une seule étape », a déclaré Bassil.
Bien que cela ne fasse pas partie de la nouvelle étude, Bassil a désormais mis au point une version portable de ce nez électronique pouvant être commandée via une application iPhone. Elle prévoit de tester la prochaine génération de l’appareil dans des environnements plus variés, tout en continuant à améliorer sa sensibilité et sa fiabilité.
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
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