Investigadores en Taiwán han desarrollado una nariz electrónica (e-nose) que, según dicen, puede identificar correctamente el café en función de su aroma con hasta un 98% de precisión.
Un equipo dirigido por Chung-Hong Lee, profesor del Departamento de Ingeniería Eléctrica de la Universidad Nacional de Ciencia y Tecnología de Kaohsiung (Taiwán), utilizó algoritmos de aprendizaje de IA para la nueva nariz electrónica.
Las pruebas involucraron ocho sensores comerciales de óxido de semiconductores metálicos que detectan gases específicos asociados con el aroma. Después de aplicarse a cafés tostados y preparados de diferentes variedades y orígenes, los sensores detectaron esos niveles de gas y luego enviaron los resultados a un algoritmo de inteligencia artificial para su procesamiento, según un informe en IEEE Spectrum, una publicación hermana del editor del estudio IEEE Xplore.
El resultado, según el equipo de investigación, fue una precisión de identificación del café que oscilaba entre el 81 y el 98%, según el tipo de café.
Según IEEE Spectrum, una publicación del instituto internacional sin fines de lucro de ingenieros electrónicos IEEE, el equipo de investigación está utilizando la nueva e-nose para desarrollar una biblioteca de sabores de café para mejorar la IA, al tiempo que aborda una diversidad más amplia de orígenes del café. métodos de procesamiento y variedades.
«Más allá de (mi) disfrute personal del café, el objetivo más amplio es contribuir a la conservación y comprensión de los aromas frente al cambio ambiental, asegurando la coherencia en los perfiles de calidad y sabor en diferentes cosechas», dijo Lee a IEEE Spectrum.
El equipo de investigación dijo que actualmente está buscando socios para continuar con el desarrollo de la nariz electrónica, que en última instancia podría usarse en una serie de aplicaciones de verificación o control de calidad en toda la cadena de valor del café.
A lo largo de los años, se han explorado muchas otras narices y lenguas electrónicas como herramientas para su uso en las industrias del café, las bebidas y los alimentos. Estudios recientes también han utilizado narices electrónicas y lenguas electrónicas para evaluar la diferenciación en perfiles de café robustos, diferencias en perfiles de café tostado y los efectos de los métodos de producción en los perfiles sensoriales de preparación en frío.
Lee, de la Universidad de Kaohsiung, también está desarrollando una lengua electrónica para probar el café, un ojo electrónico para evaluar la madurez de las cerezas del café y un sistema táctil para evaluar el contenido de humedad del café verde.
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Niek Bruin
Nick Brown es editor del Daily Coffee News de la revista Roast.
