En los últimos años la idea de crear sensores que imiten el olfato humano ha pasado de ser pura ciencia ficción a una realidad técnica con aplicaciones concretas. Uno de los usos más prácticos, y urgentes, es detectar moho en interiores antes de que cause problemas de salud o daños estructurales en viviendas y edificios. Tradicionalmente, localizar y diagnosticar mohos exige métodos que tardan días o requieren personal especializado, pero una nueva generación de dispositivos —llamados “narices electrónicas”— promete identificar compuestos químicos volátiles asociados a diferentes especies de moho en cuestión de minutos con alta precisión. Este artículo explica cómo funcionan estos sistemas, qué retos técnicos afrontan, por qué pueden ser útiles para propietarios y profesionales de la construcción, y cómo la comunidad científica está avanzando tanto en modelos basados en patrón de olores como en algoritmos de aprendizaje automático.

¿Qué es una nariz electrónica y cómo funciona?

Una nariz electrónica es un sistema de detección de gases que imita, en términos básicos, el proceso biológico del olfato: reconoce perfiles de compuestos orgánicos volátiles (VOCs) liberados por sustancias diversas. Técnicamente, estos dispositivos usan matrices de sensores de gas, que pueden estar basados en óxidos metálicos semiconductores (MOS) o nanohilos metálicos, para medir cambios minúsculos en resistencia eléctrica cuando las moléculas objetivo interactúan con la superficie sensora. El resultado es una señal eléctrica que luego se procesa mediante algoritmos de clasificación, como análisis discriminante lineal (LDA) o redes neuronales, para identificar patrones característicos de ciertas fuentes de olor. En algunos estudios se han alcanzado precisiones de identificación superiores al 98 % cuando se trata de diferenciar entre dos especies comunes de moho interior en condiciones controladas.

Desde un punto de vista técnico, estos sensores operan detectando variaciones de resistencia asociadas con la presencia de moléculas como alcoholes, aldehídos, cetonas o compuestos de nitrógeno. El uso de métodos avanzados de análisis de datos, como algoritmos de aprendizaje automático supervisado, permite clasificar no solo la presencia de moho, sino también distinguir entre diferentes tipos de moho si sus perfiles de VOC son suficientemente distintos. En un sistema típico, un sensor MOS puede reaccionar a varios VOC a la vez; el desafío radica en descomponer dicha señal combinada en componentes individuales que representen compuestos específicos relacionados con mohos concretos.

Aplicaciones prácticas: moho en paredes, alimentos y más

Aunque el uso más mediático es la detección doméstica de moho en paredes y techos, la tecnología de narices electrónicas tiene aplicaciones mucho más amplias. En el sector alimentario, por ejemplo, se ha estudiado la capacidad de estos dispositivos para detectar frutas o productos agrícolas contaminados por hongos durante el almacenamiento, lo que puede ayudar a reducir pérdidas postcosecha. En uno de estos estudios, un modelo comercial de nariz electrónica equipado con 10 sensores de óxidos metálicos obtuvo tasas de reconocimiento superiores al 90 % al discriminar manzanas sanas de manzanas infectadas con Penicillium expansum o Aspergillus niger, y en algunos casos también lograr distinguir entre distintas especies de hongos cuando se combinaba con redes neuronales de retropropagación.

La razón por la que los mohos son tan detectables está en los compuestos orgánicos volátiles microbianos (MVOCs) que liberan durante su crecimiento. Cada especie de moho tiende a emitir un conjunto ligeramente diferente de MVOCs; por ejemplo, Stachybotrys chartarum, también conocida como “moho negro”, libera anisole y 3-octanona entre otros compuestos, mientras que Chaetomium globosum libera 1-hexanol, pentanona y mezclas de metabolitos secundarios. Cuando una nariz electrónica mide el aire en una habitación con moho, esos compuestos interactúan con el array de sensores y generan patrones de señal que pueden asociarse con la presencia e incluso el tipo de moho.

Ventajas sobre métodos tradicionales de detección

Los métodos clásicos para detectar moho suelen implicar la toma de muestras de aire o superficie que luego se cultivan en laboratorio durante varios días hasta que las colonias crecen y pueden identificarse. Esto no solo retrasa el diagnóstico, sino que puede requerir técnicos especializados y equipamiento costoso. En comparación, una nariz electrónica equipada con algoritmos de clasificación puede ofrecer resultados en menos de 30 minutos, lo que representa una mejora significativa en términos de tiempo y agilidad de respuesta.

Desde un punto técnico, los sensores MOS son compactos, de bajo coste y pueden integrarse en dispositivos portátiles o sistemas de monitorización continua. Cuando estos sensores se combinan con técnicas como análisis discriminante lineal (LDA) o redes neuronales artificiales (ANN) para clasificar matrices de datos complejas, el resultado es una herramienta que no solo detecta la presencia de moho sino que también puede identificar diferencias sutiles entre tipos de VOC emitidos por distintas especies fúngicas.

Dónde encaja el producto principal: narices electrónicas para el interior

Si pensamos en un producto comercial destinado al mercado de consumo o profesional, el corazón tecnológico es un array sensorial integrado con un microprocesador capaz de ejecutar modelos de reconocimiento de patrones en tiempo real. Imaginemos un dispositivo doméstico compacto que, colocado en una esquina de la habitación o en un punto problemático bajo una gotera, muestrea continuamente el aire y analiza la presencia de MVOCs asociados con moho. Este dispositivo podría alertar al usuario a través de una app móvil cuando se detecta un nivel de moho que supera un umbral preestablecido, cuantificado por la concentración de ciertos VOC medidos en partes por millón (ppm).

Técnicamente, un prototipo de nariz electrónica para interiores puede incorporar nanohilos de óxidos metálicos activados por luz ultravioleta que mejoran la selectividad al diferenciar entre compuestos orgánicos volátiles específicos, aumentando así la precisión del análisis. Modelos de laboratorio han sido capaces de diferenciar entre al menos dos tipos comunes de moho con una precisión de 98,37 % en condiciones controladas, lo que abre la puerta a sistemas comerciales capaces de monitorizar calidad del aire con rapidez y fiabilidad sin necesidad de cultivos o perros entrenados.

Retos técnicos y limitaciones

A pesar del avance, no todo es sencillo. Los ensayos de laboratorio se realizan en ambientes controlados con muestras de aire relativamente puras. En un hogar real, la presencia de múltiples compuestos volátiles procedentes de productos de limpieza, pinturas, alimentos o incluso perfumes puede interferir con las señales que la nariz electrónica intenta interpretar. La selectividad específica del sensor —la capacidad de distinguir entre diferentes VOC en presencia de interferencias— sigue siendo un tema de investigación activa en el campo. Además, calibrar un dispositivo para que funcione con precisión en múltiples entornos domésticos demanda entrenamiento de modelos con conjuntos de datos grandes y variados para evitar falsos positivos o negativos.

El propio procesamiento de señales plantea desafíos: la técnica de análisis de componentes principales (PCA) es útil para reducir la dimensionalidad del conjunto de datos sensoriales y encontrar patrones dominantes, pero requiere un entrenamiento cuidadoso y sensores estables para producir lecturas reproducibles. El uso de algoritmos más avanzados, como redes neuronales profundas o máquinas de vectores de soporte (SVM), puede mejorar la capacidad de clasificación, pero también exige mayor potencia de cálculo y datos de entrenamiento robustos.

Reflexiones finales

La tecnología de narices electrónicas se sitúa en una intersección interesante entre sensores químicos, análisis de datos y aplicaciones prácticas de monitorización ambiental. Para quienes han sufrido problemas de moho en sus casas, la posibilidad de detectar y diferenciar tipos de moho de forma rápida y asequible ofrece una solución potencialmente valiosa que va más allá de eliminar la humedad visible. Asimismo, este tipo de tecnología podría extenderse a otros ámbitos, como la industria alimentaria o médica, donde el análisis de VOC revela información útil sobre calidad, deterioro o presencia de patógenos.

Es importante recordar que, aunque los avances son prometedores, la implementación generalizada en dispositivos de consumo aún tiene que afrontar problemas de interferencias ambientales, calibración continua y garantía de precisión en condiciones del mundo real. Aún así, el uso de sensórica avanzada combinada con algoritmos de clasificación inteligentes podría hacer que estas máquinas “olientes” sean herramientas útiles y proactivas para mejorar la salud y la seguridad en interiores.