Reconocimiento de setas tóxicas y comestibles por su olor mediante sistemas artificiales inteligentes

Abstract

Los sistemas sensoriales artificiales de nariz electrónica, basados en la captación de compuestos orgánicos volátiles por medio de un array de sensores de gas y técnicas de reconocimiento de patrones, intentan imitar a su homólogo sistema olfatorio natural. A pesar de la de la gran distancia que lo separa, cada vez son más los sectores industriales que comienzan a usar este sistema en diversidad de procesos. Los avances que propician las investigaciones en las distintas áreas en las que se fundamenta este dispositivo, y los resultados que se están obteniendo en aplicaciones específicas, auguran su expansión en años venideros. En esta tesis doctoral se planteó la hipótesis de que estos sistemas serían capaces de discriminar especies de setas silvestres, especialmente aquellas susceptibles de equívoco por el cada vez mayor número de recolectores aficionados. Los resultados obtenidos han demostrado la existencia de matices aromáticos diferenciadores en las setas analizadas, que en ocasiones escapan a los que son perceptibles por el olfato humano. Estos resultados alientan a seguir trabajando en esta línea, aunque al ser tan crítica la decisión predictiva que realizan, por el riesgo que conlleva, su validación definitiva para el desarrollo de aplicaciones precisa de un estudio más amplio y detallado. En definitiva, se da un primer paso en el desarrollo de sistemas discriminadores de setas silvestres, tanto generales como específicos. Indicar que los procedimientos y técnicas utilizadas en este trabajo son extrapolables a otros campos, como el alimentario, el de la seguridad, el medioambiental, sanitario …

Artificial sensory systems, commonly known as electronic noses, are aroma analysis systems that attempt to mimic the biological olfactory system, the first of which is simpler and more imperfect. They are based on the detection of volatile organic compounds by means of an array of gas sensors and further analysis with pattern recognition techniques. For years, this technology has become an alternative to other analysis methods in various sectors. The advances that are being made in research in the different areas on which this device is based, and the results that are being obtained in specific applications, promise its expansion in the coming years. In this doctoral thesis, the hypothesis states that these systems would be capable of discriminating wild mushroom species, especially those susceptible to confusion by the growing number of amateur collectors. The results obtained have demonstrated the existence of differentiating aromatic tones in the mushrooms analysed, which sometimes escape those that are perceptible to the human sense of smell. These results encourage further work in this line, although as the predictive decision they make is so critical, due to the risk involved, its definitive validation for the development of applications requires a more extensive and detailed study. In short, a first step is taken in the development of wild mushroom discrimination systems, both general and specific. It should be noted that the procedures and techniques used in this work could be extrapolated to other fields, such as food, safety, the environment, health, …