Un «nez électronique» alimenté par l’IA pour flairer la fraîcheur de la viande

Une équipe de scientifiques dirigée par l’Université technologique de Nanyang, Singapour (NTU Singapour) 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-nose) 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 code-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 large bibliothèque de couleurs de codes à barres.

Tiré de phys.0rg –  Publié le 10 novembre 2020
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Lors de tests sur des échantillons de viande de poulet, de poisson et de bœuf emballés dans le commerce qui ont été laissés au vieillissement, l’équipe a constaté que leur algorithme d’intelligence artificielle à réseau neuronal à convolution profonde qui alimente le nez électronique prédisait la fraîcheur des viandes avec une précision de 98,5%. À 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 Advanced Materials en octobre, pourrait aider à réduire le gaspillage alimentaire en confirmant aux consommateurs si la viande est propre à la consommation, plus précisément qu’un label «meilleur avant», selon la recherche. équipe de NTU Singapour, qui a collaboré avec des scientifiques de l’Université de Jiangnan, Chine, et de l’Université Monash, Australie.

Le co-auteur principal, le professeur Chen Xiaodong, directeur du Centre innovant pour les dispositifs flexibles 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 des signaux électriques dans certains nez électroniques qui ont été développés récemment. Ces codes-barres aident les consommateurs à économiser de l’argent en veillant à ne pas jeter les produits qui sont encore propres à la consommation, ce qui aide également 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 actuellement 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 l’e-nose 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 du nez d’un 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 à mesure que la viande vieillit et pourrit.

Dans le nez électronique, les 20 barres du code-barres agissent comme des récepteurs. Chaque barre est faite de chitosane (un sucre naturel) incorporé sur un dérivé de cellulose et chargé avec un type différent de colorant. 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, ce qui donne une combinaison unique de couleurs qui sert d’empreinte digitale 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 contenant de l’azote 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 désintègre 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 présentes dans les emballages de poisson emballés dans un film d’emballage en PVC transparent (polychlorure de vinyle) largement utilisé et stockés à 4° C (39° Fahrenheit) pendant cinq jours à des intervalles différents.

Ils ont simultanément surveillé 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.

Un type d’algorithme d’IA connu sous le nom de réseaux de neurones à convolution profonde a ensuite été formé avec des images de différents codes-barres pour identifier les modèles dans l’empreinte digitale de l’odeur qui correspondent à chaque catégorie de fraîcheur.

Pour mesurer la précision de prédiction de leur nez électronique, les scientifiques du NTU ont ensuite surveillé la fraîcheur du poulet, du poisson et du bœuf emballés dans le commerce avec des codes-barres collés sur le film d’emballage et stockés 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 formé son système pour identifier des modèles parmi les empreintes digitales d’odeurs capturées dans 3475 images de codes à 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 les viandes fraîches et moins fraîches.

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

Le professeur Chen, professeur titulaire de la chaire du président en science et génie des matériaux à NTU, a déclaré: «Bien que les nez électroniques aient fait l’objet de recherches approfondies, il existe encore des goulots d’étranglement dans leur commercialisation en raison des problèmes actuels des prototypes avec la détection et l’identification précises de l’odeur. système qui a à la fois une configuration de capteur robuste et une méthode d’analyse des données qui peut prédire avec précision les empreintes digitales des odeurs, ce que propose notre nez électronique. Sa capacité de surveillance non destructive, automatisée et en temps réel pourrait également être utilisée pour reconnaître les types de gaz que d’autres types d’aliments périssables émettent à mesure qu’ils deviennent moins frais, fournissant une nouvelle plate-forme largement applicable pour le contrôle de la qualité des aliments, ce vers quoi nous travaillons actuellement.»

Source : https://phys.org/news/2020-11-ai-powered-electronic-nose-meat-freshness.html