MADE IN RUSSIA

Wszystkie regiony
POL
Top stories

Naukowcy z Rosji wynaleźli "cyfrowy nos" do określania świeżości żywności

19
Naukowcy z Rosji wynaleźli "cyfrowy nos" do określania świeżości żywności

Naukowcy z Instytutu Syntetycznych Materiałów Polimerowych im. Enikolopova Rosyjskiej Akademii Nauk w Moskwie opracowali pierwszy na świecie "elektroniczny nos" wrażliwy na kilka toksycznych gazów jednocześnie. Takie urządzenia pomogą monitorować środowisko, regulować pracę zakładów przemysłowych i oceniać świeżość łatwo psującej się żywności. Wyniki badań zostały opublikowane w czasopiśmie "Scientific Reports".

Jak wyjaśniono na stronie Rosyjskiej Fundacji Naukowej (RSF), powstałe czujniki nie wymagają dużej mocy baterii, są stabilne w wysokiej wilgotności i mogą wykryć obecność zaledwie 30 cząsteczek dwutlenku azotu lub etylomerkaptanu wśród miliarda cząsteczek azotu i tlenu, z których składa się powietrze.

"Toksyczne gazy, takie jak tlenki azotu, siarkowodór, merkaptany i amoniak są bardzo interesujące dla naukowców, ponieważ są one związane z zanieczyszczeniem powietrza przez zakłady przemysłowe i silniki spalinowe. ...Wykryte w wydychanym przez człowieka powietrzu, związki te mogą być markerami wielu groźnych chorób. ...Kompaktowe urządzenie, które wykrywa ten gaz, będzie ostrzegać chorych i pozwoli na czas zażyć lekarstwa. Ponadto, psująca się żywność uwalnia amoniak i siarkowodór, których czujniki można zintegrować z lodówkami lub "inteligentnymi" opakowaniami. Z pomocą takiego "elektronicznego nosa" będzie można łatwo określić, które produkty można jeszcze bezpiecznie spożywać, zmniejszając ilość wyrzucanych świeżych produktów, a co jest już czas odpisać, co zmniejszy częstotliwość zatruć pokarmowych", - powiedział w raporcie RNF.

W przyszłości naukowcy planują stworzyć kompaktową stację kontroli jakości powietrza dla "inteligentnych" miast i przetestować ją w Moskwie, a także sfinalizować i przetestować "elektroniczny nos" jako przenośne urządzenie do wczesnej diagnostyki chorób zapalnych płuc. Obecnie autorzy projektu optymalizują procesy produkcyjne i zbierają nowe dane w celu dokładniejszej klasyfikacji różnych gazów za pomocą metod uczenia maszynowego.

Made in Russia // Made in Russia

    Autor: Karina Kamalova

    0