El reto consiste en captar con precisión la sustancia de interés entre la compleja mezcla de sustancias químicas que suele haber en el aire.
El equipo de Usman Yaqoob, de la Universidad Rey Abdullah de Ciencia y Tecnología (KAUST) en Arabia Saudita, ha creado un sensor químico dotado de inteligencia artificial que puede aprender a detectar determinados gases en el aire con gran sensibilidad y selectividad. El dispositivo utiliza el aprendizaje automático (una modalidad de inteligencia artificial) para distinguir los gases a partir del modo en que inducen ligeros cambios de temperatura en el sensor al interactuar con él.
En vez de recurrir a materiales exóticos o revestimientos especiales para intentar mejorar la selectividad del sensor, el equipo se ha valido del aprendizaje automático. En cuanto al hardware, el corazón del dispositivo es una tira de silicio calentada que sirve de resonador. Cuando el resonador se sujeta por ambos extremos del modo idóneo, la frecuencia a la que resuena es muy sensible a los cambios de temperatura.
Esta sensibilidad permite al sensor distinguir entre los diferentes gases cuando tienen una conductividad térmica inferior o superior a la del aire. Los gases con una conductividad térmica superior a la del aire, como el helio y el hidrógeno, enfrían el resonador, lo que aumenta su rigidez y su frecuencia de resonancia. Gases como el argón, de menor conductividad térmica, tienen el efecto contrario. El desplazamiento de la frecuencia de resonancia se detecta con un vibrómetro analizador de microsistemas.
![[Img #67356]](https://noticiasdelaciencia.com/upload/images/11_2022/9231_sensor-quimico-dotado-con-inteligencia-artificial.jpg)
El nuevo sensor podría utilizarse en aplicaciones que requieren una identificación muy sensible de gases, como el diagnóstico médico o la detección de fugas de gases peligrosos. (Foto: © 2022 KAUST)
El “cerebro” del sensor se vale de la inteligencia artificial para analizar los datos e identificar los cambios característicos en la frecuencia de resonancia correspondientes a los distintos gases. El procesamiento de datos y los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan para generar marcadores de firma únicos para cada gas analizado, con el fin de desarrollar un modelo de clasificación de gases preciso y selectivo.
A diferencia de los sensores de gas tradicionales, el nuevo sensor no requiere ningún recubrimiento especial, lo que mejora la estabilidad química del dispositivo. Ello también facilita fabricar versiones de tamaño nanométrico.
Yaqoob y sus colegas exponen los detalles técnicos del nuevo sensor en la revista académica IEEE Sensors Journal, bajo el título “Highly Selective Multiple Gases Detection Using a Thermal-Conductivity-Based MEMS Resonator and Machine Learning”. (Fuente: NCYT de Amazings)