Elementi e materiali del naso elettronico

Il progetto del naso elettronico nasce dall’idea di costruire un naso artificiale, un dispositivo in grado di superare per molti versi le capacità del naso umano. Il progetto è da considerare altamente ambizioso in quanto il concetto, inizialmente proposto negli anni 80, è stato esplorato per vari aspetti da molteplici gruppi di ricerca. Nonostante ciò rimangono tuttora grandi potenzialità di crescita ed esplorazione scientifica in quest’ambito.Il gruppo impegnato in questo progetto attualmente è costituito da un team multidisciplinare(chimici, fisici, ingegneri, biologi e computer scientists) con una forte presenza italiana: Luisa Bozano (manager), Andrea Fasoli (senior sensor engineer) e Alberto Mannari (board designer).Nel corso degli anni abbiamo anche stretto forti collaborazioni con IBM Italia ed alcune Università italiane, tra cui il Politecnico di Torino e di Milano, con le quali condividiamo competenze (scambio di studenti) e opportunità scientifiche.

Il nostro lavoro si sviluppa su tre fronti: ampliare lo sviluppo di nuovi materiali che migliorino le prestazioni dei sensori, costruire un’apparato elettronico vero e proprio (il “naso”) basato su un numero limitato di sensori (dai noi battezzato EVA o electronic volatile analyzer), ed effettuare con metodi analitici e di “neural network” un’analisi dei dati che sono acquisiti dai sensoriInfatti gruppi di recettori operano in concerto per generare un’impronta olfattiva (fingerprint) che il nostro cervello assocerà all’odore rilevato.Il funzionamento del naso elettronico si ispira a quello del nostro stesso naso, in cui ciascuno dei recettori olfattivi non è generalmente tarato per riconoscere una singola molecola e, preso singolarmente, associarvici un odore.
Il concetto del fingerprint è proprio quello di identificare nella risposta di un insieme di sensori non specifici un insieme di caratteristiche che possano venire associate unicamente ad un particolare gas o miscela.
Il progetto si avvale di una vasta gamma di esperienze che sono intrinseche del laboratorio di Almaden, culla della chimica per i materiali resistivi e dello sviluppo dei nanomateriali. Qui era nata negli anni Settanta la “relational database”. La fabbricazione di film sensibili si basa su concetti ben affermati di materiali preparati a partire da reagenti in soluzione, procedure che si prestano a produzione a basso costo su larga scala, senza necessità di complessi e costosi macchinari. L’aspetto innovativo del nostro approccio si riscontra nella ricerca di un miglior controllo delle proprietà cristalline, composizionali e morfologiche dei materiali, tra cui porosità e spessore. Il nostro obiettivo è collegare tali proprietà alle prestazioni del sensore, migliorandone in primo luogo la sensitività ma anche la stabilità del segnale e dei tempi di risposta. In questo campo abbiamo già ottenuto alcuni risultati significativi.A questo scopo usiamo materiali MOX (Metal Oxides, ovvero ossidi di metallo in forma tipicamente granulare), oppure compositi di polimeri e materiali conduttori, o ancora film ultrasottili (monolayers) composti di nanoparticelle di metallo ricoperte da piccoli catene organici (surfactants).I diversi approcci allo sviluppo di nuovi materiali fanno affidamento sul controllo della conducibilità dei film. Il principio fondamentale su cui si basano questi sensori è quello dei chemi-resistori, ovvero di materiali conduttivi che in particolari condizioni (in questo caso, in presenza di specifiche sostanze volatili) cambiano la loro resistenza in seguito a reazioni chimiche. A seconda del tipo di reazione, sia essa di ossidazione o riduzione (il fenomeno corretto dipende dal tipo di materiale usato), la resistenza del materiale sensibile può aumentare oppure diminuire.
Nel caso di materiali polimerici, la sintesi è estremamente controllata e curata in modo da ottenere il giusto equilibrio tra la conduttività del film e la capacità del polimero e dell’agente reattivo di interagire con il gas da identificare. Per valutare le proprietà dei film e studiare in maniera accurata come i vari parametri contribuiscono alle prestazioni del dispositivo sensoristico, Andrea ha dovuto costruire nel nostro laboratorio un’adeguata infrastruttura che consentisse il controllo delle miscele dei gas, la loro umidità, la temperatura, ha anche occasionalmente richiesto permessi per poter utilizzare, in modo sicuro e controllato, gas che sono notoriamente dannosi al nostro organismo quali ozono, NO2, SO2, CO2 e varie molecole organiche. Le qualità principali di un sensore che vengono studiate sono sensitività, selettività, stabilità e velocità di risposta.
Con il termine “velocità di risposta” ci si riferisce sia alla rapidità con cui il sensore risponde alla presenza di un nuovo gas in atmosfera o al cambiamento della sua concentrazione, nonché alla velocità con cui il sensore ritorna alla condizione di equilibrio una volta passato l’evento da rilevare.La sensitività è la capacità del sensore di appezzare le più minute quantità di gas, di norma nell’ordine di ppm (parti per milioni, in termini di volume di gas da misurare per unità di volume d’aria) o ppb (parti per miliardi). La selettività è invece la capacità del sensore di differenziare gas diversi, ovvero di rispondere in modo preferenziale nei confronti di un gas rispetto ad un altro. In termini di stabilità si richiede che la risposta del sensore non cambi con il tempo a seguito di contaminazioni, degradazioni del materiale o del supporto meccanico del film sensibile.Naturalmente, fa parte del nostro studio anche il confronto tra le proprietà dei nostri dispositivi con quelli attualmente esistenti in commercio, per individuare aree in cui sia possibile introdurre effettivi miglioramenti.
Un singolo sensore non è tuttavia sufficiente a creare un naso elettronico. A questo scopo abbiamo costruito un dispositivo, battezzato EVA (Electronic Volatiles Analyzer), basato su molteplici sensori, ciascuno con differenti proprietà di rilevazione. EVA è il frutto del lavoro di Alberto che ne gestisce il disegno del circuito e la selezione delle componenti elettroniche necessarie ad integrare i sensori testati e selezionati dallo stesso Andrea, siano essi commerciali o di nostra fabbricazione.EVA ci consente di acquisire la complessa e simultanea risposta di vari sensori ad uno specifico gas (o miscela) e studiare le caratteristiche del segnale così generato. A partire da tale segnale, l’utilizzo di algoritmi a reti neurali consente di identificare la natura del gas ed il livello di contaminazione presente.Abbiamo testato questo concetto utilizzando una piattaforma di 32 sensori polimerici per identificare il complesso odore di alcune erbe, tra cui basilico e rosmarino, non dunque semplici composti chimici ma veri e propri aromi. I risultati confermano che utilizzando reti neurali è possibile distinguere con perfetta accuratezza l’aroma di erbe differenti.
La figura sotto mostra come l’impronta olfattiva delle varie erbe è stata generata. Il risultato è interessante perché nonostante non esista un singolo sensore capace di distinguere una specifica erba, tramite il processo di “training” del naso elettronico e l’uso di algoritmi di analisi di dati è possibile insegnare allo strumento come procedere per una corretta identificazione.

Questo risultato è interessante perché non esiste un sensore per il basilico ma con il training del naso elettronico e l’uso della data analytics è stato possibile insegnare allo strumento un algoritmo per distinguere le erbe. Un caso particolare che può essere esteso in altri ambiti: altri odori e altre applicazioni.
Siamo particolarmente interessati ad applicazioni nell’area del controllo dell’inquinamento esterno e interno (controllo di scarichi industriali, zone di alta tossicità a causa di raffinerie), applicazioni per l’industria alimentare (identificazione di contaminazione dei cibi, espirazione, presenza di batteri, controllo della qualità), e per l’industria automobilistica. Quando i sensori avranno raggiunto il loro livello ottimale, vorremmo studiare anche applicazioni nel campo medico come diagnosi precoce di varie malattie tra cui alcune tipologie di cancro, tubercolosi, e diabete.

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