Машините "вкусват" света: най-прецизният изкуствен език имитира човешкия вкус с помощта на графен и изкуствен интелект

Системата използва машинно обучение, за да интерпретира химически сигнали и да класифицира вкусове, дори такива, които не е виждала преди.

Устройството е изградено от слоест графенов оксид в нанофлуидна структура. За разлика от предишни опити то съчетава в една платформа както сензори, така и изчисления, което прави системата по-интегрирана от традиционните изкуствени езици.

При успех сензорът би могъл да намери приложение и извън здравеопазването - в областта на безопасността на храните, контрола на качеството и дори в роботиката, където е необходимо интелигентно разпознаване на вкуса.

Учени създадоха устройство на основата на графен, което може да усеща вкуса с точност, близка до човешката, което е пробив, доближаващ изкуственото усещане до човешките способности.

Графеновият оксид, както и чистият графен, реагира електрически, когато е изложен на различни химикали. Екипът обучава сензора, като използва сигнали от 160 химикала, свързани с често срещани вкусови профили. Тези сигнали са били подадени към алгоритъм за машинно обучение, който изгради памет за това как всеки аромат променя проводимостта на материала.

Изкуственият език се фокусира върху първите четири. Той идентифицира предварително научените вкусове с около 98.5% точност. Когато му бяха представени 40 нови вкуса, точността му варираше между 75 и 90%. Изследователите го научиха да разпознава и по-сложни комбинации, включително тези, които се съдържат в кафето и колата.

Новият сензор използва чувствителността на графеновия оксид към химични промени. Той открива леки промени в проводимостта, когато е изложен на ароматни съединения, което го прави изключително ефективен при разпознаването на модели, когато се съчетае с машинно обучение.

Това нововъведение е насочено към основно ограничение в по-ранните системи за изкуствено дегустиране - разделянето на засичането и обработката. Унифицираната структура на настоящия модел позволява по-бързо и по-ефективно интерпретиране на данните за вкуса.

Въпреки това, устройството остава само доказателство за концепцията. То все още е твърде обемисто и енергоемко за потребителска или медицинска употреба. Изследователите казват, че следващата стъпка ще включва миниатюризация и оптимизиране на мощността.