Investigadores de la Universidad Estatal de Ohio, liderados por Jinghua Li, han desarrollado Scentronic, un sistema portátil que detecta y reproduce olores mediante inteligencia artificial. El estudio, publicado en Science Advances en 2026, logró que los participantes identificaran aromas de alimentos con una precisión del 73%. El sistema combina una nariz electrónica capaz de analizar aromas con un dispositivo portátil que libera fragancias de manera controlada. Los algoritmos de aprendizaje automático clasifican los datos en tiempo real y activan los canales correspondientes para reproducir determinados olores. Durante las pruebas, los investigadores entrenaron el sistema con cinco aromas: café, cerveza, vino tinto, naranja y pastel de chocolate. Los participantes identificaron correctamente los olores individuales aproximadamente el 73% de las veces, mientras que reconocieron combinaciones de dos aromas con una precisión del 71%. El equipo desarrolló diferentes versiones del dispositivo, incluyendo una pulsera que puede acercarse a la nariz y un collar con cinco canales de liberación de fragancias. Estos prototipos permiten generar olores mediante señales electrónicas sin necesidad de manipular directamente las sustancias aromáticas. La tecnología podría ampliar las experiencias de realidad virtual y extendida al incorporar el olfato, un sentido que suele quedar fuera de las interfaces digitales tradicionales. Esto permitiría crear entornos multisensoriales para entretenimiento, simulaciones y entrenamiento virtual. Además, los investigadores consideran posibles aplicaciones médicas, ya que la pérdida del olfato está relacionada con distintas enfermedades neurológicas e infecciones. Reproducir estímulos olfativos de manera controlada podría ayudar a estudiar este sentido y desarrollar futuras herramientas de asistencia. Sin embargo, Scentronic sigue siendo un prototipo experimental. Aunque las pruebas demostraron resultados prometedores en la detección y reproducción de aromas, se necesita investigar más su precisión, adaptación a diferentes personas y utilidad en aplicaciones clínicas. El equipo busca desarrollar versiones más compactas que puedan integrarse en relojes y otros dispositivos electrónicos de uso cotidiano.