La exigencia de análisis sensoriales rápidos y reproducibles ha impulsado el desarrollo de tecnologías que emulan los sentidos humanos, con sensores electrónicos especializados que han demostrado ser un poderoso complemento de la percepción humana.
Estos dispositivos combinan sensores y algoritmos de inteligencia artificial para detectar, identificar y clasificar sustancias en líquidos y gases, logrando un nivel de detalle que va más allá de lo que el olfato o el gusto humanos pueden percibir.
Su aplicación se extiende desde la industria alimentaria y farmacéutica hasta el monitoreo ambiental y el diagnóstico médico, ofreciendo soluciones no invasivas, escalables y altamente automatizadas.
Exploremos en profundidad cómo funcionan estos sistemas, los tipos de sensores que utilizan, las metodologías de análisis de datos que emplean y las diversas aplicaciones que están transformando múltiples sectores.
Contenido
¿Qué son las lenguas y narices electrónicas?
Las lenguas y narices electrónicas son sistemas sensoriales artificiales diseñados para imitar los sentidos del gusto y el olfato humanos, respectivamente.
Una lengua electrónica (e-tongue) analiza líquidos mediante sensores electroquímicos, mientras que una nariz electrónica (e-nose) detecta y clasifica gases y compuestos volátiles.
Ambos sistemas se basan en matrices de sensores que generan señales multivariables, las cuales son procesadas mediante técnicas de machine learning y quimiometría para extraer información relevante.
Estos dispositivos surgieron en la década de 1980 y han evolucionado significativamente al día de hoy gracias a los constantes avances en materiales, electrónica y algoritmos.
Su principal ventaja radica en la capacidad para realizar análisis objetivos, reproducibles y automatizados, superando limitaciones humanas como la fatiga sensorial, el sesgo subjetivo o la exposición a entornos peligrosos.
Cata de cerveza electrónica
La complejidad sensorial de la cerveza, marcada por aromas, sabores y matices de fermentación, ha sido tradicionalmente evaluada por catadores entrenados.
Sin embargo, la percepción humana es subjetiva y cambiante, lo que disminuye la consistencia del análisis, com descripciones sensoriales tienden a abarcar un amplio espectro de características que con frecuencia no coinciden entre sí.
Aquí, las lenguas y narices electrónicas se convierten en aliados objetivos y confiables, tanto para productores como para consumidores, ofreciendo un análisis consistente, reproducible y accesible al público.
Las lenguas electrónicas son capaces de detectar fácilmente compuestos no volátiles como azúcares, ácidos o polifenoles, permitiendo diferenciar estilos y asegurar la estabilidad entre lotes de producción.
Las narices electrónicas, por su parte, analizan los compuestos volátiles responsables del aroma, identificando perfiles característicos y defectos tempranos como oxidación o contaminaciones.
Aunque ambos por si solos no sustituyen la experiencia cultural y sensorial humana, estos dispositivos la complementan profundamente, combinando subjetividad cultural con precisión organoléptica para un control de calidad más robusto y confiable.
Funcionamiento y arquitectura
El proceso general de operación de una lengua o nariz electrónica puede dividirse en tres etapas principales:
1. Adquisición de datos
En la primera etapa, el array de sensores interactúa con la muestra. En el caso de las e-tongues, se utilizan técnicas electroquímicas como la voltametría cíclica, la espectroscopia de impedancia electroquímica (EIS) o la cronoamperometría.
Para las e-noses, se emplean sensores de óxidos metálicos (MOS), polímeros conductores (CP) o microbalanzas de cristal de cuarzo (QCM). Un sistema de adquisición de datos (DAQ) o un potencióstato registran las respuestas crudas de cada sensor.
2. Preprocesamiento de características
Las señales brutas suelen ser multidimensionales y contener ruido o información irrelevante. Por ello, se aplican técnicas de preprocesamiento como normalización, filtrado, transformada de Fourier o wavelet y reducción de dimensionalidad.
Métodos como el Análisis de Componentes Principales (PCA), Linear Discriminant Analysis (LDA) o t-SNE permiten visualizar y condensar la información en dimensiones más manejables sin perder información crítica.
3. Análisis mediante machine learning
Finalmente, se aplican algoritmos de aprendizaje automático supervisado o no supervisado para clasificar, predecir o identificar patrones.
Entre los más comunes se encuentran Support Vector Machines (SVM), Random Forest, Redes Neuronales Artificiales (ANN), k-Nearest Neighbors (KNN) y Partial Least Squares (PLS).
Estos modelos se entrenan con datos etiquetados para reconocer patrones asociados a sustancias específicas, como contaminantes, sabores, aromas o biomarcadores médicos.
Sensores y técnicas
Las lenguas electrónicas emplean sensores sumergibles que interactúan con líquidos. Los más usados son electroquímicos, ópticos, piezoeléctricos y biosensores, capaces de detectar propiedades como acidez, concentración iónica o compuestos electroactivos.
En particular, destacan técnicas como la voltametría cíclica y la espectroscopía de impedancia electroquímica (EIS), que permiten identificar procesos de oxidación-reducción y caracterizar la transferencia de carga en soluciones
Las narices electrónicas, en cambio, utilizan sensores que responden a compuestos volátiles en gases. Entre ellos se encuentran los basados en óxidos metálicos semiconductores (MOS), polímeros conductores, sensores piezoeléctricos y tecnologías ópticas.
Estos sensores producen cambios eléctricos o ópticos cuando interactúan con moléculas aromáticas, generando patrones que luego son procesados por algoritmos de machine learning para clasificar olores.
Materiales utilizados
El rendimiento de los sensores depende críticamente de los materiales utilizados. Entre los más destacados se encuentran:
- Electrodos de carbono económicos y versátiles, utilizados en sensores impresos (SPCE) o como vidrio de carbono.
- Grafeno para ofrecer alta conductividad eléctrica y área superficial, ideal para detectar dopamina, glucosa u otros analitos.
- Polímeros conductores como polianilina o politiofeno, que mejoran la selectividad y estabilidad.
- Materiales 2D como MXenes o dicalcogenuros de metales de transición, con alta relación superficie-volumen y sensibilidad a gases.
- Polímeros de impresión molecular (MIP) diseñados para reconocer moléculas específicas, como biomarcadores o contaminantes.
Estos materiales permiten detectar concentraciones muy bajas de analitos en muestras complejas, como orina, sangre, agua o alimentos.
Aplicaciones generales
Las aplicaciones de las lenguas y narices electrónicas son vastas y multidisciplinarias.
Diagnóstico médico
Estos dispositivos pueden detectar enfermedades mediante el análisis de compuestos orgánicos volátiles (VOCs) en el aliento, orina o sangre.
Por ejemplo, se han utilizado para identificar cáncer de pulmón, diabetes, rechazo de injertos y recientemente, el COVID-19.
Un estudio reciente combinó e-tongue y e-nose para detectar cirrosis hepática con alta precisión, demostrando su potencial como método no invasivo.
Monitoreo ambiental
Estos sistemas detectan metales pesados en agua, pesticidas en suelos, microplásticos en océanos y compuestos odoríferos en aire.
Por ejemplo, se han utilizado arrays de sensores potenciométricos para cuantificar plomo, cadmio o cobre en muestras de agua marina con límites de detección muy bajos.
Criminalística y rescate
Las e-noses pueden localizar personas desaparecidas mediante la detección de gases asociados a la descomposición corporal o a la respiración y excreción de individuos atrapados. Son una alternativa de bajo costo y alta portabilidad frente a los perros entrenados.
Conclusiones y perspectivas futuras
Las lenguas y narices electrónicas representan una convergencia prometedora entre la ciencia de materiales, la electroquímica y la inteligencia artificial.
Su capacidad para realizar análisis rápidos, precisos y no destructivos los posiciona como herramientas clave en la industria 4.0, la medicina personalizada y la vigilancia ambiental.
Sin embargo, aún enfrentan desafíos, como la estandarización de métodos, la interferencia entre sensores, el costo inicial y la necesidad de validación con estándares humanos.
Futuras investigaciones se centrarán en el desarrollo de sensores más selectivos, la integración de sistemas multisensoriales (que combinen e-tongue, e-nose e incluso visión artificial) y la implementación de algoritmos de deep learning para mejorar la precisión en entornos complejos.
En definitiva, estas tecnologías no solo complementan, sino que en muchos casos superan las capacidades humanas, abriendo nuevas fronteras en el análisis químico y la automatización de procesos críticos para la sociedad.
Referencias
- Vanaraj, R., I. P., B., Mayakrishnan, G., Kim, I. S., & Kim, S.-C. (2025). A Systematic Review of the Applications of Electronic Nose and Electronic Tongue in Food Quality Assessment and Safety. Chemosensors, 13(5), 161. https://doi.org/10.3390/chemosensors13050161
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- Imam, M. (2023). The electronic tongue: an advanced taste-sensing multichannel sensory tool with global selectivity for application in the pharmaceutical and food industries. Journal of Sensor Technology.
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