Молекулярный сканер для iPhone определит вредные вещества в продуктах

Используя спектрометрию, гаджет проводит анализ и в режиме реального времени предоставляет информацию о любых потребляемых продуктах.

Миллионы людей, страдающих целиакией, или непереносимостью глютена, переживают, что блюда в ресторанах могут содержать повышенное количество следов белка. Сенсор Nima облегчит пользователям жизнь, позволив с помощью смартфона проверить любую пищу и напитки на наличие глютена и других аллергических типов продуктов.

Образец помещается в устройство, и антитела, которые находятся в одноразовом картридже, начинают поиск следов глютена. Если они обнаружены, на экране iPhone появляется соответствующее оповещение. Помимо вывода тестовых данных мобильное приложение позволит обмениваться результатами теста с другими пользователями, чтобы сообщать им, в каком ресторане и какие блюда безопасны для тех, кто страдает от пищевой аллергии или чувствительности к пищевым продуктам.

Дизайн прибора будет еще проходить через несколько настроек и изменений, прежде чем его доработают и выпустят на рынок, но устройство для тестирования глютена, как сообщается, будет стоить $250. Ширин Йейтс, соучредитель компании 6SensorLabs, которая страдает непереносимостью глютена, мечтает, что люди смогут ужинать вне дома и не бояться при этом за здоровье.

Компания надеется применить эту же технологию, чтобы определять наличие в пище других аллергенов, например арахиса или молочных продуктов. Схожий продукт разрабатывает и израильская компания Consumer Physics. Ее компактный спектрометр SCiO призван упростить процесс определения химического состава многих предметов окружающего мира.

Используя спектрометрию, гаджет проводит анализ и в режиме реального времени предоставляет информацию о любых потребляемых продуктах питания. Процесс очень простой: необходимо синхронизировать SCiO с мобильным устройством через Bluetooth, поднести к продукту, скажем, к яблоку, примерно на расстоянии 2-3 см и нажать на кнопку.

Всего за несколько секунд SCiO анализирует фактический химический состав яблока, отправляет данные в облачный сервис, точно идентифицирует продукт и предоставляет сведения о его пищевой ценности. Соответствующее приложение также может дать информацию о том, насколько яблоко созревшее.