Detection of Chicken Meat Adulteration in Cattle Meat Using BME688 Gas Sensor and Convolutional Neural Networks

La frode alimentare è un'ombra persistente sulla catena di approvvigionamento alimentare globale, dove ingredienti costosi vengono silenziosamente sostituiti con altri più economici per aumentare i profitti. Questa pratica non si limita a ingannare i consumatori sottraendo loro denaro; può scatenare reazioni allergiche, violare le leggi dietetiche religiose ed erodere la fiducia in ciò che mangiamo. Per decenni, individuare queste sostituzioni ha richiesto l'invio di campioni in un laboratorio, dove gli scienziati utilizzano macchine complesse e costose per analizzare DNA o proteine. Sebbene accurati, questi metodi sono lenti, richiedono una formazione specializzata e non possono essere utilizzati proprio al supermercato o al mattatoio per controllare un lotto di carne nel momento in cui arriva. La sfida è stata trovare un modo per rilevare le frodi in modo rapido ed economico senza sacrificare l'accuratezza, idealmente utilizzando un dispositivo abbastanza piccolo da poter essere tenuto in una mano.

Un team di ricercatori della Bolu Abant Izzet Baysal University in Turchia ha compiuto un passo significativo verso la risoluzione di questo problema sviluppando un sistema che "annusa" la carne per determinare se sia pura o miscelata. Il loro lavoro si concentra su un tipo specifico e comune di frode: la miscelazione di carne di pollo più economica in carne di manzo più costosa. Invece di cercare il DNA, il loro dispositivo rileva la nuvola invisibile di gas che si sprigiona naturalmente dalla carne. Ogni carne fresca rilascia una miscela unica di composti organici volatili, che sono essenzialmente piccole molecole chimiche che fluttuano nell'aria. Diverse specie animali producono firme chimiche differenti, proprio come persone diverse hanno odori diversi. I ricercatori hanno costruito un naso elettronico compatto, un dispositivo dotato di un sensore di gas che cambia la propria resistenza elettrica quando incontra questi specifici prodotti chimici volatili. Combinando questo sensore con un tipo di intelligenza artificiale nota come rete neurale convoluzionale, hanno creato un sistema in grado di imparare a riconoscere l'impronta chimica distinta del manzo puro rispetto al manzo diluito con il pollo.

Per testare la loro idea, i ricercatori hanno preparato una serie di miscele di carne in un ambiente di laboratorio controllato. Hanno preso carne bovina macinata e carne di pollo macinata, entrambe della stessa freschezza, e le hanno mescolate insieme in rapporti precisi. Alcuni campioni erano di manzo puro, mentre altri contenevano il 10%, il 20%, il 30% o il 50% di pollo. Hanno posto queste polpette di carne in tazze di vetro sigillate e hanno posizionato il loro array di sensori appena sopra la superficie. Il sensore utilizzato in questo studio, il BME688, è un chip piccolo e a basso costo capace di misurare gas, temperatura e umidità. Per ottenere la lettura più dettagliata possibile, i ricercatori non si sono limitati a lasciare il sensore immobile; lo hanno programmato per riscaldarsi e raffreddarsi secondo quattro diversi schemi. Questa modulazione della temperatura aiuta il sensore a reagire diversamente a vari prodotti chimici, permettendogli di catturare un'immagine più ricca e dettagliata della nuvola di gas che sale dalla carne. Hanno eseguito due sensori simultaneamente: uno misurava l'aria sopra la carne e l'altro misurava l'aria pulita della stanza, permettendo loro di sottrarre il rumore di fondo e isolare l'odore della carne stessa.

Una volta raccolti i dati, i ricercatori li hanno inseriti nel loro modello di intelligenza artificiale. Questo modello è stato progettato per fare due cose contemporaneamente. In primo luogo, agiva come classificatore, cercando di smistare i campioni nella categoria corretta, come "manzo puro" o "manzo con il 20% di pollo". In secondo luogo, agiva come regressore, tentando di indovinare la percentuale esatta di pollo nella miscela. I risultati sono stati sorprendentemente precisi. Per il compito di identificare semplicemente a quale categoria apparteneva un campione, il sistema ha raggiunto un'accuratezza perfetta sui dati di test, distinguendo correttamente ogni singola miscela indipendentamente dallo schema di riscaldamento utilizzato dal sensore. Ciò significa che le differenze chimiche tra il manzo puro e il manzo miscelato con il pollo sono abbastanza distinte da permettere alla macchina di individrarle ogni volta.

Il sistema si è dimostrato altamente efficace anche nel stimare esattamente quanto fosse presente il pollo. Il modello con le migliori prestazioni, che utilizzava uno schema di riscaldamento specifico chiamato HP-412, poteva prevedere la quantità di pollo con un errore medio di soli 1,5 punti percentuali. In termini pratici, se la carne conteneva il 20% di pollo, il dispositivo avrebbe probabilmente stimato un valore compreso tra il 18,5% e il 21,5%. Questo livello di precisione è significativo perché va oltre la semplice rilevazione della presenza di una frode per arrivare a quantificare esattamente l'entità della stessa, il che è fondamentale per i regolatori e gli ispettori della sicurezza alimentare. Lo studio conferma che un sensore a basso costo, abbinato a un software intelligente, può eseguire analisi chimiche complesse senza la necessità di un laboratorio.

Tuttavia, i ricercatori sono cauti nel sottolineare i limiti delle loro scoperte. Gli esperimenti sono stati condotti in rigorose condizioni di laboratorio utilizzando carne fresca che è stata preparata e testata immediatamente. Il sistema non è ancora stato testato su carne proveniente da diverse razze bovine, carne che è stata stagionata per settimane o campioni che sono stati congelati e scongelati. Queste variabili del mondo reale potrebbero cambiare la firma chimica della carne e potenzialmente confondere il sensore. Gli autori suggeriscono che, sebbene il loro prototipo sia una potente prova di concetto, il lavoro futuro dovrà prevedere il test su una varietà molto più ampia di campioni raccolti nel tempo per garantire che il sistema funzioni in modo affidabile in un mercato affollato o in un impianto di lavorazione. Pianificano inoltre di esplorare l'integrazione di questa tecnologia in dispositivi portatili e palmari che possano essere utilizzati direttamente sul campo.

Questa ricerca evidenzia un cambiamento nel modo in cui la sicurezza alimentare potrebbe essere monitorata in futuro. Invece di fare affidamento esclusivamente su lenti ed costose analisi di laboratorio, l'industria potrebbe presto avere accesso a strumenti rapidi e non distruttivi che possono controllare l'autenticità della carne in tempo reale. Dimostrando che un sensore piccolo ed economico può distinguere tra manzo puro e manzo miscelato con il pollo con alta precisione, lo studio apre la strada a una nuova generazione di tecnologie per la sicurezza alimentare. Questi strumenti potrebbero eventualmente aiutare a proteggere i consumatori, garantire il commercio equo e mantenere l'integrità della catena di approvvigionamento alimentare, il tutto ascoltando i sottili sussurri chimici del cibo stesso.