据悉,IBM研究院(IBM Research)开发了一种化学味觉感知工具——HyperTaste。该工具是一种能够分析液体化学成分的传感器,识别出不同液体的类型。
IBM Research的研究人员Patrick Ruch说:“HyperTaste受到了人工智能和机器学习的启发,这些技术可以模拟人类的视觉和听觉等感官,用于识别图像和解释语音。我们想展示一种用于化学传感的新透镜。”
这个想法是应用了一种组合方法,使用一系列传感器,就像我们舌头上成千上万的味蕾一样,然后通过机器学习算法来解释这些传感器的输出。该团队使用了一块带有微控制器硬件的印刷电路板和一个由16个导电聚合物传感器组成的组件,当浸入溶液中时,这些传感器会改变其电压。“这有点像电池的工作原理,几乎就像我们用我们想要测试的液体作为电解液,”Ruch说。
将传感器阵列浸入液体中,会产生该液体特有的一系列电压信号及其化学指纹。这些电压信号被中继到移动应用程序,移动应用程序将其传输到云服务器,机器学习模型使用数据训练算法,并将指纹与已知液体的数据库进行比较。然后,该算法在一两分钟内将结果报告给应用程序,无论是识别液体还是仅仅估计其性质。
“你不一定需要实验室来做这件事,这就节省了时间和成本,加快了测试过程,”Ruch说,“我们希望使用最低限度的便携式硬件,并证明这种化学传感系统的智能可以推到软件方面。”
尽管操作简单,但HyperTaste并不容易开发。将系统的各个部分整合在一起,并合并一个由电化学和材料科学家组成的跨学科团队,以确定HyperTaste的传感原理,电气工程师定义和组装硬件,以及数据科学和部署方面的软件工程师,这证明是具有挑战性的。
“我们必须在团队中整合所有这些功能,并找到一种通用语言,以便能够理解这些不同组件和切换点之间的接口,”Ruch说。
与大多数传统的化学传感器(如pH和氧气传感器)不同,HyperTaste的设计目的不是检测特定类型的化合物。Ruch说:“如果你想对特定的化合物、分子或毒素进行精确的定量,那么HyperTaste可能不是最好的工具。你可能需要选择一种不同的传感机制,一种更敏感、检测下限更低的机制。”
HyperTaste于2019年首次开发,但它只能与少数特定液体一起使用。现在,它可以分析更复杂的液体。“在项目的早期,我们不得不手动将传感器阵列浸入不同的液体中数次,以收集我们的训练数据,”Ruch说,“最终,我们转移到一个机器人自动取样器装置上,其上面安装了传感器。自动取样器可以全天候工作,将传感器浸入不同的液体中。”
IBM的团队测试了HyperTaste辨别不同类型瓶装矿泉水的能力,按水果类型识别果汁,按品牌和产地识别葡萄酒,估算咖啡的浓度,并检测假冒酒精等。Ruch将可能的HyperTaste用例分为四类:验证液体来源并剔除假冒产品的认证;确保饮料质量一致的质量控制;创新测试和开发新口味和配方;以及监控机制。
例如,在刚刚完成跨大西洋航行的“五月花”号自主船的船体上安装HyperTaste装置,对监测进行了测试。Ruch说:“这个想法是为了证明HyperTaste能够在时间和旅行路线上自动监测海洋化学,从而能够对海洋酸化等事情做出判断。必须进行一些工程,以确保海水可以从海洋中抽取出来,并在船上进行采样,但好消息是,该系统在整个航程中保持运行。我们期待着在获得数据后对其进行分析。”
对HyperTaste的研究是IBM加速材料发现和开发的更大计划的一部分。Ruch说:“这种机器辅助解释测量数据可能对未来的实验室有用,在实验室分析中使用机器学习有很大的潜力。如果机器可以帮助解释测量结果,那么你可以找到如何自动合成化合物,并指导机器人实验室生产这些化合物。你可以对新型材料产生新的假设,这些材料可能具有更好的性能或由更可持续的物质制成。加快解释数据的过程可以帮助实现创新循环的自动化。”
原文标题:IBM研发“电子舌头” 可分析液体的化学成分
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