Metal-organic frameworks (MOF)-based gas sensors have garnered significant interest and are highly desirable for monitoring indoor air quality and mitigating various environmental reclamation challenges. Herein, we describe a unique approach for fabricating hydrogen sulfide (H2S) gas sensors based on MOF-derived cobalt oxide nanosheets (Co3O4 Ns) nanostructures. The surface morphology and porosity of the fabricated material were confirmed through comprehensive Brunauer-Emmett-Teller (BET) and electron microscopy analyses. Chemical composition and phase purity were identified using Energy-dispersive X-ray spectroscopy (EDS), X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), and X-ray diffraction (XRD). The sensor exhibited remarkable sensitivity towards hydrogen sulfide in the range of 0.5–100 ppm, reaching a maximum response of 1702.61 % at an operating temperature of 250 °C for 100 ppm H2S gas. Furthermore, the sensor demonstrated a detection limit of 500 ppb with a response rate of 78.22 %. A consistent stability over 30 days was observed, validating its suitability for real-world applications. The response and recovery times of the H2S gas sensors were assessed with τres/τrec = 63.56/103.34 s, offering valuable insights into their real-world applicability.

In the bustling metropolis of tomorrow, where pollution levels are a constant concern, a team of innovative researchers embarked on a quest to revolutionize air quality monitoring. In pursuit of this objective, this study embarked on the synthesis of indium oxide materials via a straightforward solvothermal method purposely for NO2 detection. Through meticulous analysis of their gas-sensing capabilities, a remarkable discovery came to light. Among the materials tested, In2O3 (IO-2) exhibited exceptional sensitivity toward 100 ppm of NO2 gas at an optimal working temperature of 150 °C and even at room temperature (RT). The response value reached an impressive 12.69, showcasing the material's outstanding capability to detect NO2 gas even at 100 ppb. Further investigation revealed a significant linear relationship (R2 = 0.89454) and commendable reproducibility, highlighting IO-2's potential as a reliable and stable sensing material. Moreover, machine learning techniques were utilized to predict the response characteristics of the sensing materials to various environmental conditions, concentrations of target gases, and operational parameters. This predictive capability can guide the design of more efficient and robust gas sensors, ultimately contributing to improved safety and environmental monitoring. As the demand for efficient, portable, and eco-friendly electronics continues to grow, these findings contribute to the development of sustainable and high-performance materials that can meet the needs of modern technology.