Eine elektronische Nase erkennt verdorbene Lebensmittel zuverlässiger als der menschliche Geruchssinn und könnte so zu einer höheren Lebensmittelsicherheit beitragen. Entwickelt wurde der Prototyp von Forschern der University of California, Berkeley, unter Leitung von Carla Bassil, Doktorandin für Elektrotechnik und Informatik und Mitglied der Javey Research Group.
Das Gerät spürt nicht nur Anzeichen von Verderb auf, sondern auch gängige Allergene wie Walnüsse und Erdnüsse, die für Allergiker lebensbedrohlich sein können. Grundlage sind 16 winzige Gassensoren, die mithilfe maschinellen Lernens darauf trainiert wurden, einzelne Lebensmittel und ihren Frischezustand am Geruch zu unterscheiden.
Sechzehn beschichtete Sensoren erkennen Verderb und Allergene
Den Kern des Geräts bildet eine Anordnung aus 16 winzigen Gassensoren, von denen jeder auf eine etwas andere Kombination gasförmiger Verbindungen anspricht. Bassil vergleicht den Aufbau mit einem Satz digitaler Geschmacksknospen. „Man kann sich das wie einen Satz digitaler Geschmacksknospen vorstellen, bei dem jeder Sensor auf diesem Chip einzigartig auf die verschiedenen Gasmoleküle reagiert, die ihm präsentiert werden“, sagte Bassil in einem Vortrag über ihre Forschung. „Jeder dieser 16 Sensoren trägt einen anderen Sensorfilm, und er funktioniert, indem er chemische Reaktionen zwischen der Sensoroberfläche und dem Gasmolekül in elektrische Signale umwandelt.“
Mithilfe maschinellen Lernens trainierte Bassil ein Modell darauf, die Reaktionsmuster der Sensoren sieben Lebensmitteln zuzuordnen, nämlich Erdbeere, Heidelbeere, Banane, Walnuss, Haselnuss, Cashew und Erdnuss. Zusätzlich lernte das Modell, rohes Hühnerfleisch, Milch und Eier zu erkennen, und zwar im frischen Zustand sowie nach 24 und nach 48 Stunden bei Raumtemperatur. Genau diese Unterscheidung zwischen frisch und verdorben macht den Sensor für Fragen der Lebensmittelsicherheit nutzbar.
Wie empfindlich das Verfahren arbeitet, zeigte sich an 0,05 Gramm isolierter Walnuss, was etwa einem Hundertstel einer durchschnittlichen geschälten Walnuss entspricht. In Umgebungen mit weiteren Gasen, etwa wenn Walnüsse in einem Salat oder Kuchen stecken oder verdorbene Lebensmittel neben anderen im Kühlschrank liegen, wurde die Empfindlichkeit allerdings noch nicht geprüft. „Die Idee ist, dass wir die relative Selektivität der Gassensoren mit den Mustererkennungsfähigkeiten des maschinellen Lernens kombinieren, um herauszufinden, welcher Gas-Fingerabdruck zu welchem Lebensmittel gehört“, sagte Bassil. „Das Ergebnis ist ein Sensorchip, der weit empfindlicher und weit objektiver ist als jede menschliche Nase.“
Kohlenstoff-Nanoröhren als Basis für mehr Lebensmittelsicherheit
Das Konzept der elektronischen Nase gibt es seit den 1980er Jahren, seine technische Umsetzung erwies sich jedoch lange als schwierig. Einzelne Gassensoren wie jene in Kohlenmonoxidmeldern sind vergleichsweise einfach herzustellen, doch das Zusammenführen vieler unterschiedlich beschichteter Sensorfilme auf einem einzigen Chip ist deutlich anspruchsvoller.
Bassil löste einen Großteil dieser Schwierigkeiten, indem sie statt Metalloxiden Kohlenstoff-Nanoröhren als leitfähiges Material einsetzte. Diese bilden Schichten von nur wenigen Nanometern Dicke, was wenigen Atomen oder einem Hundertstel eines menschlichen Haares entspricht. Ihre große Oberfläche verleiht ihnen besondere Eigenschaften, darunter eine hohe Empfindlichkeit schon bei Raumtemperatur.
Weil die Struktur bei Raumtemperatur arbeitet und nicht erhitzt werden muss, konnte Bassil aus einer größeren Bandbreite gassensitiver Materialien wählen, darunter Polymere, die bei hohen Temperaturen zerfallen würden. Zugleich ließ sich der Sensorchip mit einem einfachen Verfahren namens Drop-Casting fertigen, das aufwendigere Techniken ersetzt. Für eine breite Anwendung in der Lebensmittelsicherheit ist vor allem die Skalierbarkeit ausschlaggebend. „Der wirklich skalierbare Aspekt meiner elektronischen Nase besteht darin, dass wir all diese verschiedenen Sensormaterialien verwenden und sie zugleich in einem einzigen Schritt aufbringen können“, sagte Bassil.
Tragbare Variante und offene Fragen für den Praxiseinsatz
Über die Studie hinaus hat Bassil inzwischen eine tragbare Variante der elektronischen Nase entwickelt, die sich über eine iPhone-App bedienen lässt. Als mögliches Anwendungsfeld nennt sie vernetzte Kühlschränke. „Ich denke, intelligente Kühlschränke, die mit Sensoren ausgestattet sind, welche man über das Handy steuern kann, wären eine großartige Anwendung für diese Art von Technologie“, sagte Bassil. „Wie großartig wäre es, wenn dein Kühlschrank dir sagen könnte: ‚Hey, dein Brokkoli wird bald schlecht, du solltest ihn wohl bald essen‘? Oder: ‚Dein Hühnerfleisch ist nur noch heute haltbar‘?“
Geplant ist, die nächste Gerätegeneration in einer größeren Bandbreite von Umgebungen zu testen und Empfindlichkeit sowie Zuverlässigkeit weiter zu verbessern. Bis die elektronische Nase die Lebensmittelsicherheit im Alltag erhöhen kann, muss sich der Sensor vor allem dort bewähren, wo viele Gerüche gleichzeitig auftreten.
Originalpublikation: Carla Bassil et al.,Scalable multiplexed machine learning gas sensor chips for food classification. Sci.Adv.12,eaec7965(2026). DOI:10.1126/sciadv.aec7965
