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Elektronische Sensoren: Geruchssinn wie eine menschliche Nase?

Forschende verwenden Gerüche nach Nelken, Eukalyptus, Zitrone und Rosen, um ihre auf maschinelles Lernen gestützte, graphenbasierten elektronische Nase zu testen.

Elektronische Sensoreinheiten, die wie menschliche Nasen Gerüche erkennen sollen, könnten zahlreiche moderne Anwendungen revolutionieren. Forschende, die zum Teil von den EU-finanzierten Projekten CARBO-IMmap und SMELLODI unterstützt wurden, haben nun solche Sensoren entwickelt und eine Methode vorgestellt, mit denen ihre olfaktorische Leistung mit flüchtigen organischen Verbindungen geprüft werden kann. Die Studie wurde in der Fachzeitschrift „Applied Physics Reviews“ veröffentlicht. Flüchtige organische Verbindungen sind Chemikalien, die bei der Herstellung von Farben, Pharmazieprodukten und Kühlmitteln verwendet und erzeugt werden. Das Einatmen dieser Verbindungen kann gesundheitliche Schäden verursachen, angefangen bei Augenreizung und Kopfschmerzen bis zu Leber- und Nierenschäden. Unsere Fähigkeit, möglicherweise schädliche flüchtige organische Verbindungen über unseren Geruchssinn zu erkennen und ihren Ursprung zu bestimmen, ist ein wertvolles Überlebenswerkzeug. In modernen Anwendungen sollen elektronische Nasen diese Leistung übernehmen, indem der Geruchssinn digitalisiert wird. Die Sensorvorrichtung hat einen Einzelkanal-Nanosensor – anders als herkömmliche elektronische Nasen mit Sensorarrays – und wird bei Zimmertemperatur eingesetzt. „Durch dieses einzigartige Design ist das Potenzial zur Miniaturisierung und Portabilität enorm“, heißt es in der Studie.

Tests mit vier Gerüchen

Die olfaktorische Leistung der Vorrichtung wurde auf drei Faktoren geprüft: Schwellenleistung, Unterscheidung zwischen Gerüchen und Erkennen von Gerüchen. Das Team verwendete dabei vier Gerüche auf der Basis flüchtiger organischer Verbindungen, die häufig verwendet werden, um den menschlichen Geruchssinn zu testen: Cineol (Geruch nach Eukalyptus), 2-Nonanon (Geruch nach Zitrone), Eugenol (Geruch nach Nelken) und 2-Phenylethanol (Geruch nach Rosen). Der Sensor wurde dem Rosenduft in immer geringeren Dosierungen, von 19 bis 4,4 ppm, ausgesetzt und konnte den Geruch selbst bei der niedrigsten Konzentration erkennen. Um die Unterscheidung zwischen Gerüchen zu testen, wurde der Sensor vier Gerüchen ausgesetzt und konnte mit einer Genauigkeit von knapp 83,3 % zwischen diesen unterscheiden. Zudem führte der Einsatz von Klassifizierungsalgorithmen des überwachten maschinellen Lernens, wie der linearen Diskriminanzanalyse, zu hohen Werten bei der Erkennung von Gerüchen (97,5 %). Neben den Tests mit einzelnen Gerüchen untersuchte das Team auch die Möglichkeiten der Vorrichtungen, Mischungen aus zwei Gerüchen zu erkennen. Diese wurden effizient verarbeitet. „Das Verhalten bei binären Geruchsmischungen erwies sich als ähnlich zu dem bei einzelnen Gerüchen, wobei die Reaktion auf den anderen Geruch teils unterdrückt wird. Dieses Phänomen ist analog zum Überschattungseffekt bei der menschlichen Geruchswahrnehmung, wenn binäre Geruchsmischungen verarbeitet werden“, wird dies beschrieben. Um die Adsorptionswechselwirkungen zwischen den Geruchsmolekülen und den Sensormaterialien zu erklären, griff das Forschungsteam auf Simulationen molekularer Dynamiken und Berechnungen der Dichtefunktionaltheorie zurück. Das Team lieferte auch Erkenntnisse dazu, wie sich Luftfeuchtigkeit auf die Methode auswirkt, und validiert diese, indem andere flüchtige organische Verbindungen aus dem Bereich der Gasmessungen mit feuchter Luft als Trägergas getestet wurden. Auch hier konnte die Vorrichtung die Gerüchte gut erkennen. Die Sensorplattform „beruht auf Arrays hoch-sensitiver Nanomaterialien, die unterschiedliche Funktionen erfüllen, wodurch die Erkennung und Unterscheidung einer viel größeren Menge an Zielmolekülen und ihren komplexen Mischungen möglich wird. Eine Kopplung mit mobilen Geräten zur Datenanalyse birgt viel Potenzial, Menschen mit olfaktorischen Störungen in naher Zukunft zu unterstützen. Die Vorrichtung kann auch in zahlreichen aufkommenden Gebieten eingesetzt werden, wie der Umweltüberwachung oder öffentlichen Sicherheit.“ CARBO-IMmap (Immune activity Mapping of Carbon Nanomaterials) endete 2022. Das Projekt SMELLODI (Smart Electronic Olfaction for Body Odor Diagnostics) endet im März 2025. Weitere Informationen: CARBO-IMmap-Projektwebsite SMELLODI-Projektwebsite

Schlüsselbegriffe

CARBO-IMmap, SMELLODI, Geruch, Geruchssinn, elektronische Nase, Sensor, Duft, flüchtige organische Verbindung

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