Un sensor más inteligente detecta los gases objetivo
Un sensor químico dotado de inteligencia artificial puede aprender a detectar ciertos gases en el aire con gran sensibilidad y selectividad
El dispositivo, desarrollado en la KAUST, utiliza el aprendizaje automático para diferenciar los gases según la forma en que inducen ligeros cambios de temperatura en el sensor al interactuar con él.
El sensor del equipo podría utilizarse en entornos que requieren pruebas sensibles de gases, como el diagnóstico médico o la detección de fugas de gases industriales peligrosos.
© 2022 KAUST
Los sensores electrónicos inteligentes capaces de detectar moléculas específicas en el aire están muy solicitados para su uso en aplicaciones que van desde el diagnóstico médico hasta la detección de fugas de gases industriales peligrosos. El reto consiste en detectar con precisión el gas objetivo entre la compleja mezcla de sustancias químicas que suele haber en el aire, afirma Usman Yaqoob, postdoctorado en el laboratorio de Mohammad Younis, que dirigió la investigación. "Las tecnologías de detección existentes siguen adoleciendo de sensibilidad cruzada", afirma Yaqoob.
En lugar de recurrir a materiales exóticos o revestimientos especiales para intentar mejorar la selectividad del sensor, el equipo está aplicando el aprendizaje automático. En cuanto al hardware, el corazón del dispositivo es una tira de silicio calentada llamada resonador de microhaz. Cuando el microhaz se sujeta en ambos extremos, de modo que se dobla casi hasta el punto de pandeo, la frecuencia a la que resuena el microhaz responde muy bien a los cambios de temperatura.
"Cuando se opera cerca del punto de pandeo, el microhaz calentado muestra una sensibilidad significativa a los diferentes gases cuando tienen una conductividad térmica inferior o superior a la del aire", afirma Yaqoob. Los gases con una conductividad térmica superior a la del aire, como el helio y el hidrógeno, enfrían el microhaz, lo que aumenta su rigidez y su frecuencia de resonancia. Gases como el argón, de menor conductividad térmica, tienen el efecto contrario. "El cambio en la frecuencia de resonancia se detecta con un vibrómetro analizador de microsistemas", explica Yaqoob.
A continuación, el equipo utilizó 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", afirma Yaqoob. Una vez entrenado con los datos de la respuesta del sensor al helio, el argón y elCO2, el algoritmo pudo identificar estos gases con una precisión del 100% en un conjunto de datos desconocido.
"A diferencia de los sensores de gas tradicionales, nuestro sensor no requiere ningún recubrimiento especial, lo que mejora la estabilidad química del dispositivo y también lo hace escalable", afirma Younis. "Se puede escalar el dispositivo hasta el nanorégimen sin que se vea afectado su rendimiento, ya que necesita una gran superficie para el recubrimiento", afirma.
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