Ученые разработали искусственный язык, способный распознавать вкусы в жидкой среде

Исследователи из Национального центра нанонауки и технологий Китая создали первый искусственный язык, который может обнаруживать и распознавать вкусы непосредственно в жидкости. Результаты исследования были опубликованы 15 июля в журнале PNAS.

Искусственный язык изготовлен из мембран оксида графена — ультратонких листов углерода, функционирующих как молекулярные фильтры для ионных вкусов. В отличие от предыдущих систем, которые обрабатывали всю информацию на внешних компьютерах, новое устройство проводит измерения и значительную часть анализа данных непосредственно в жидкости.

Принцип работы устройства основан на растворении химических соединений в жидкости, которая затем распадается на ионы. Эти ионы проходят через слои углеродных пластин с чрезвычайно узкими каналами, в тысячи раз тоньше человеческого волоса. Ключевое инновационное решение заключается в замедлении движения ионов по каналам — в 500 раз по сравнению с обычной скоростью. Это позволяет системе «запоминать» каждый вкус на протяжении примерно 140 секунд.

В ходе тестирования устройство определило четыре основных вкуса — сладкий, кислый, солёный и горький — с точностью от 72,5% до 87,5%. Для напитков с несколькими вкусовыми профилями, таких как кофе и Coca-Cola, точность достигла 96%. Более высокая точность для сложных напитков объясняется их уникальным электрическим составом, который легче распознается системой.

По словам профессора Юна Яня, соавтора исследования, это первый случай успешного объединения сенсорной и информационной обработки в единой системе такого типа. Система использует комбинацию резервуарных вычислений и базовой нейронной сети, причем физическое устройство выполняет часть вычислительной работы, что отличает его от систем, полностью зависящих от внешних компьютеров.

Потенциальные области применения искусственного языка включают автоматизированные системы безопасности пищевых продуктов, раннюю диагностику заболеваний через химический анализ, контроль качества при производстве напитков и экологический мониторинг. Технология также рассматривается как шаг к нейроморфным вычислениям — системам искусственного интеллекта, имитирующим процесс обучения мозга.

Несмотря на многообещающие результаты, исследователи признают наличие серьезных проблем перед практическим применением. Система остается слишком громоздкой, требует улучшения чувствительности обнаружения и имеет высокое энергопотребление. По прогнозам профессора Яня, революционные достижения в этой области можно ожидать в течение следующего десятилетия после решения проблем масштабирования производства, повышения энергоэффективности и интеграции нескольких датчиков.

Источник: Live Science