Personal investigador del Campus de Gandia (UPV) ha desarrollado un nuevo sistema de sensores que permite obtener la huella digital de aceites esenciales, identificando su origen e incluso si han sido adulterados. Hasta el momento lo han aplicado en los aceites de un cultivo forestal, en concreto la jara pringosa, aunque podría aplicarse a otros productos. Su trabajo ha sido publicado en las revistas Sustanability y Sensors.
El grupo de investigación liderado por Jaime Lloret y formado por Sandra Sendra, José Miguel Jiménez, Lorena Parra, Sandra Viciano, Ali Ahmad y Francisco Javier Díaz, pretende identificar mediante el uso de tecnología de sensores el estado de madurez de un cultivo forestal.
La jara pringosa produce una serie de biomateriales de alto valor, cuya cantidad y calidad se ven afectadas por las condiciones ambientales. “Nuestro objetivo era utilizar sensores de bajo coste para detectar el estado de madurez de las plantas mediante los gases y compuestos orgánicos volátiles que emiten en el medio natural”, explica Jaime Lloret.
A partir de siete sensores de gas, cada uno diseñado para medir diferentes tipos de gases, y combinando sus medidas con inteligencia artificial, el sistema desarrollado por este equipo es capaz de identificar distintos compuestos orgánicos volátiles. “Tras generar una base de datos con dichos sensores, aplicando inteligencia artificial, entrenamos al sistema para que sea capaz de clasificar o diferenciar olores”, añade Sandra Sendra.
La primera aplicación de este sistema fue para diferenciar aceites de jara pringosa del aceite de pino y del aceite de jara pringosa adulterado con aceite de pino. Y en su último trabajo, el equipo ha sido capaz de diferenciar aceites esenciales de jara pringosa con distinta calidad.
Bajo coste y facilidad de uso
Las principales ventajas de este sistema son su bajo coste y su facilidad de uso. Actualmente, para diferenciar entre tipos de aceites y, en especial para cuantificar los compuestos químicos presentes en ellos, se emplean análisis químicos complejos que requieren personal especializado y equipo con un alto nivel de mantenimiento. “Estos análisis suelen llevarlos a cabo empresas y laboratorios especializados, lo que supone un elevado coste para las empresas que trabajan con los aceites y quieren conocer sus características”, destaca Jaime Lloret.
Próximos pasos
El equipo de investigación trabaja actualmente en la detección y cuantificación de moléculas concretas como pueda ser el alfa-pineno, que es el principal compuesto del grupo de hidrocarburos terpénicos.
“Para ello, vamos a combinar el uso de los sensores con múltiples muestras, cuya concentración de los compuestos químicos sean conocidas para crear una base de datos. Estos datos serán procesados con técnicas de inteligencia artificial más potentes que las que han sido empleadas hasta ahora”, añade Lorena Parra.
Para el desarrollo y validación de este sistema, el equipo de la UPV ha contado con la colaboración del Instituto Madrileño de Investigación y Desarrollo Rural, Agrario y Alimentario (IMIDRA) y el Centro de Desarrollo de Energías Renovables – Centro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y Tecnológicas (CEDER-CIEMAT).
Referencias
Viciano-Tudela, S., Sendra, S., Parra, L., Jiménez, J. M., & Lloret, J. (2023). “Proposal of a Gas Sensor-Based Device for Detecting Adulteration in Essential Oil of Cistus ladanifer”. Sustainability, 15(4), 3357.
Viciano-Tudela, S., Parra, L., Navarro-García, P., Sendra, S., & Lloret, J. (2023). “Proposal of a New System for Essential Oil Classification Based on Low-Cost Gas Sensor and Machine Learning Techniques”. Sensors, 23(13), 5812.
