5.2: Aplicaciones inspiradas en sistemas quimio-sensoriales naturales

5.2 Aplicaciones inspiradas en los sistemas quimio-sensoriales naturales

Existen muchas aplicaciones potenciales para los sistemas quimio-sensoriales. Algunos de estos incluyen

- Industria de la salud para entender nuestra propia biología

- Industria alimentaria comercial para entender el sentido del gusto

- Industria de perfumes comerciales para entender el sentido del olfato

- Industria comercial de plaguicidas y herbicidas para entender la ingesta de insectos

- Gobiernos para monitorear el aire y el agua y encontrar fuentes de contaminación

- Militares para rastrear rastros químicos hasta explosivos ocultos, etc.

Al igual que con las aplicaciones de sistemas fotosensoriales y mecanosensoriales, el resto de este capítulo representa una muestra de contribuciones de científicos e investigadores que intentan demostrar o construir sistemas quimio-sensoriales basados en inspiración biológica.

5.2.1 Una nariz modelo que demuestra la capacidad de discriminación [Persaud82]

Este trabajo demuestra la capacidad de codificación gruesa de un sistema olfativo. Los tipos de ORC tienen diferentes niveles de respuesta para los componentes básicos del olor, y se cree que los olores específicos se perciben como una combinación de las respuestas de tipo ORC.

Se buscó un modelo para un sistema olfativo artificial simulando los biológicos con un enfoque en la selección de detectores de odorantes que respondan a una amplia variedad de tipos químicos y combinando las respuestas para que se puedan identificar diferentes odorantes en paralelo. Se utilizó una relación de respuestas de los sensores para discriminar entre diferentes odorantes estimulantes.

Los sensores de gas fabricados mediante el uso de semiconductores tipo n son convenientes, ya que el dopante y la intensidad del dopado podrían ajustarse para lograr un tipo de ORC biomimético deseado. Esto sería ventajoso ya que la tecnología de semiconductores es muy adecuada para hacer una amplia variedad de semiconductores de tipo n con respuestas muy uniformes, cada uno representando un tipo ORC. Se utilizó un conjunto de tales sensores de gas semiconductor disponibles comercialmente y dieron patrones de respuesta específicos para estimulantes específicos, pero los tiempos de respuesta no fueron tan rápidos como los sistemas olfativos naturales.

La nariz modelo se completó utilizando tres sensores disponibles comercialmente de Figaro (www.figarosensor.com), incluyendo uno destinado como sensor de gas combustible de uso general, uno más sensible a los alcoholes y uno más sensible al monóxido de carbono. Los resultados mostraron que las respuestas a más de 20 odorantes diferentes fueron consistentes y únicas. Los investigadores señalan que como en los sistemas biológicos, dicho sistema olfativo artificial tendría que ser entrenado para reconocer patrones específicos como olores específicos.

5.2.2 Integración de una bomba olfativa en un sensor olfativo artificial [White02]

El Tuft Medical School Nariz (TMSN) fue diseñado para mejorar la sensibilidad y la capacidad de discriminación con respecto a esfuerzos previos de nariz artificial. Se dispuso un ventilador y un sistema de válvula para que las moléculas odorantes fueran arrastradas sobre la matriz de sensores olfativos en ráfagas cortas, imitando patrones de inhalación.

Una desviación de la biología incluye el uso de mezclas de polímeros y colorantes en LEDs cuya fluorescencia cambia con base en los presentes odorantes. Por lo que la energía eléctrica se utiliza para iluminar LED cuyos espectros cambian con los odorantes de entrada, y luego la energía fotónica se convierte en electrónica analógica para su posterior procesamiento. Presumiblemente, esto se hace para ayudar a cumplir con la sensibilidad deseada para una aplicación específica, siendo la de aquí la detección de minas terrestres. Este dispositivo incluyó 32 sensores cuyas respuestas fueron amplias a través de los diversos odorantes, que incluyeron TNT, DNT y otros compuestos similares. Esta codificación de curso de la entrada se asemeja a sensores olfativos naturales.

Este proyecto (financiado por ONR) ilustra los diferentes usos de la biología para el diseño inspirado. Un propósito es emular la biología para entender mejor cómo la biología hace lo que hace, por lo que es muy importante hacer todo lo posible para no desviarse de la biología. Otro propósito implica un problema separado que necesita ser resuelto (detectar minas terrestres) donde la biología puede dar algunas ideas increíbles sobre diseños novedosos, pero para cumplir con los objetivos se puede integrar otra tecnología en el diseño que la aleja de la verdadera emulación de la biología.

5.2.3 Integración del procesamiento basado en picos en el sensor olfativo artificial [Liu18]

Este esfuerzo contribuye a la integración del procesamiento de señal basado en picos, que es una característica conocida en los sensores olfativos naturales. La primera etapa de detección es una matriz de neuronas receptoras olfativas virtuales (VORN) que convierten la respuesta odorante en un patrón espacio-temporal de picos. Al igual que en las OR biológicas, la matriz está compuesta por grupos de receptores similares con respuestas superpuestas. El siguiente estado de detección es el bulbo olfativo biónico (BOB) compuesto por elementos de procesamiento nombrados por sus homólogos biológicos, la capa de células mitrales que se alimenta hacia la capa de células granulares. Las respuestas inhibitorias se retroalimentan de la capa de gránulos a la capa mitral, lo que también se conoce en biología. Este es otro ejemplo de inhibición lateral, o la supresión de respuestas continuas una vez que se estimula la célula.

La tarea es discernir uno de los siete licores chinos que provienen de diferentes ubicaciones geográficas con su propia combinación única de odorantes. Poco se sabe en biología sobre cómo los sistemas olfativos naturales procesan las señales de pico para la detección específica de olores. Los investigadores utilizaron dos métodos tradicionales para el procesamiento electrónico de datos de nariz, a saber, el análisis discriminante lineal (LDA) y la máquina de vectores de soporte (SVM), así como la red neuronal artificial de retropropagación (BP-ANN). Este último tiene una apariencia significativa al procesamiento de la información biológica y se desempeñó mejor que los otros dos.

5.2.4 Integración de receptores olfativos de insectos para sensor de flujo de gas biohíbrido [Yam20]

En este esfuerzo se utiliza la biología para crear detección química ya que el sensor natural es sensible y selectivo. El ADN de insecto se utiliza para sintetizar receptores olfativos que se introducen en una membrana celular artificial. La dificultad es conseguir el gas de entrada en una forma soluble para la detección química del receptor olfativo artificial. Se diseñaron hendiduras microscópicas en la trayectoria del flujo de gas y se modificaron con recubrimiento hidrófobo (repelente al agua) para crear microcanales para la detección química.

Dado que la detección de odorantes fue esporádica para los estimulantes dados, el diseño se escaló para monitorear 16 canales. Esto parece dar la respuesta de detección que se desea. La biología también se basa en múltiples canales u oportunidades para una detección química exitosa. Por ejemplo, la polilla macho del gusano de seda discutida anteriormente puede detectar una sola molécula de la feromona hembra debido a que las antenas tienen cada una más de 10,000 sensilla (cada una de 100 micras de largo y 2 micras de diámetro).

5.2.5 Quimiotaxis robótica de langosta en fuentes químicas turbulentas [Grasso02]

El experimento Robo-Langosta está motivado por un deseo de autonomía para los vehículos submarinos. La acústica se utiliza principalmente y a veces la óptica, pero muchas especies biológicas hacen un fuerte uso de la quimio-detección. La langosta tiene antenas largas que prueban la química del agua para fines como comer, aparearse, desove y evitar depredadores. Un desafío para localizar una fuente de odorantes es la naturaleza turbulenta de las plumas químicas submarinas que causan discontinuidades en los senderos químicos; el descenso en gradiente no funcionará. Si se mueve hacia una fuente de alimento que se detecta, las antenas de langosta serpentean de un lado a otro en un intento de atrapar muestras del odorante y la langosta ajusta su orientación y dirección de movimiento en respuesta a lo que se detecta. Existen numerosas aplicaciones de detección de fuentes químicas submarinas en las industrias científica, ambiental, comercial y militar.

El énfasis del esfuerzo estuvo más en la adquisición autónoma de la fuente química. La capacidad de la langosta para gatear por el fondo se simplificó a un robot submarino con ruedas en una pecera. El tanque midió 10m por 2m y se llenó a 44 cm de profundidad con agua de mar en movimiento. Se introdujo una fuente química que trajo moléculas odorantes al robot en patrones turbulentos de movimiento lento. El robot avanzaría cuando se detectara el químico (cuando la conductividad del sensor superara un umbral) y se orientara de manera que las respuestas a las dos antenas artificiales estuvieran más equilibradas. Las respuestas de los sensores se convirtieron a valores digitales y se utilizó un microcontrolador Motorola programado en C para implementar el algoritmo de movimiento de rueda.

Un robot diseñado para imitar a una especie en particular e intentar realizar una tarea realizada por esa especie puede iluminar nuestra comprensión de la biología. Los autores expresan esto sugiriendo “construir un robot que sea competente para probar una hipótesis o conjunto de hipótesis que hayan sido sugeridas por la biología y luego permitir que el comportamiento del robot le informe de la aceptabilidad de esa hipótesis”.