Faszination Technik Elektronische Nase erkennt verdorbene Lebensmittel

Anbieter zum Thema

Lenord, Bauer & Co. GmbH

TURCK GmbH

a.b.jödden gmbh

In unserer Rubrik „Faszination Technik“ stellen wir Konstrukteuren jede Woche beeindruckende Projekte aus Forschung und Entwicklung vor. Heute: eine elektronische Nase, die dank intelligenter Sensorik und maschinellem Lernen verdorbene Lebensmittel und versteckte Allergene zuverlässig aufspürt.

Viele Menschen verlassen sich auf den Geruchstest, um zu entscheiden, ob leicht abgelaufene Milch oder Reste vom Vortag noch genießbar sind. Doch die menschliche Nase ist nicht zuverlässig genug: Sie erkennt nicht alle gefährlichen Veränderungen in Lebensmitteln. Die Folgen sind erheblich – allein in den USA erkranken jedes Jahr Millionen Menschen an lebensmittelbedingten Infektionen, die durch verdorbene oder unzureichend gegarte Lebensmittel entstehen.Forschende der UC Berkeley haben deshalb eine „elektronische Nase“ entwickelt, die deutlich präziser arbeitet. Das Gerät erkennt Gase, die von schädlichen Bakterien ausgehen, und identifiziert zudem häufige Allergene wie Walnüsse und Erdnüsse. So kann es frühzeitig vor gesundheitlichen Risiken warnen.

Ein mögliches Einsatzfeld sind intelligente Kühlschränke: Ausgestattet mit entsprechenden Sensoren könnten sie Nutzer aktiv darauf hinweisen, wenn Lebensmittel bald verderben oder nicht mehr sicher verzehrt werden sollten.

So funktioniert die künstliche Nase

• 16 miniaturisierte Gassensoren erfassen unterschiedliche gasförmige Verbindungen. 
• Jeder Sensor besitzt eine spezifische Beschichtung und wandelt chemische Reaktionen in elektrische Signale um.
•  Ein Machine-Learning-Modell erkennt und interpretiert diese Signalprofile. Aus den Signalen entsteht ein charakteristisches „Geruchsprofil“ – vergleichbar mit digitalen Geschmacksknospen.
•  Ein Machine-Learning-Modell erkennt und interpretiert diese Signalprofile.
• Es kann zwischen verschiedenen Lebensmitteln wie Erdbeeren, Bananen oder Nüssen unterscheiden und erkennt zudem häufige Allergene wie Walnüsse, Haselnüsse, Cashews und Erdnüsse.
• Darüber hinaus identifiziert es den Frischezustand von rohem Hähnchenfleisch, Milch und Eiern – sowohl im frischen Zustand als auch nach 24 und 48 Stunden bei Raumtemperatur.

Hohe Empfindlichkeit in Tests bewiesen

Die Ergebnisse zeigen eine hohe Empfindlichkeit: Das System erkennt bereits 0,05 Gramm Walnuss – etwa ein Hundertstel einer durchschnittlichen Nuss. Einschränkungen bestehen jedoch noch bei komplexeren Umgebungen. Künftig muss das Gerät auch zuverlässig funktionieren, wenn verschiedene Gerüche gleichzeitig auftreten, etwa in gemischten Speisen oder in einem gefüllten Kühlschrank.

 „Die Idee dahinter ist, dass wir die relative Selektivität der Gassensoren in Verbindung mit den Mustererkennungsfähigkeiten des maschinellen Lernens nutzen können, um herauszufinden, welcher Gas-Fingerabdruck zu welchem Lebensmittel gehört“, sagte Bassil. „Das Ergebnis ist ein Sensorchip, der weitaus empfindlicher und objektiver ist, als es jede menschliche Nase jemals sein könnte.“

Fortschritt dank Kohlenstoffnanoröhren

Das Konzept der elektronischen Nase existiert bereits seit den 1980er-Jahren. Die praktische Umsetzung scheiterte jedoch lange an technischen Hürden. Einzelne Gassensoren – etwa in Kohlenmonoxidmeldern – lassen sich zwar relativ einfach herstellen. Schwieriger ist es, viele unterschiedliche Sensoren auf einem einzigen Chip zu integrieren.Einen entscheidenden Fortschritt erzielte Carla Bassil von der UC Berkeley durch den Einsatz von Kohlenstoffnanoröhren als leitfähiges Material. Im Gegensatz zu herkömmlichen Metalloxiden bilden sie extrem dünne Schichten im Nanometerbereich. Ihre große Oberfläche sorgt für eine hohe Empfindlichkeit – und das bereits bei Raumtemperatur.Dieser Ansatz bringt mehrere Vorteile: Der Sensor muss nicht erhitzt werden und kann daher mit einer größeren Bandbreite an Materialien arbeiten, darunter auch temperaturempfindliche Polymere. Zudem vereinfacht sich die Herstellung. Statt komplexer Verfahren kommt das sogenannte „Drop Casting“ zum Einsatz, bei dem die Materialien in einem einzigen Schritt auf den Chip aufgebracht werden. 

Das Ergebnis ist ein skalierbares Sensordesign, das unterschiedliche Sensormaterialien effizient kombiniert und damit die Grundlage für den praktischen Einsatz elektronischer Nasen schafft.