Специалисты обучили алгоритмы машинного обучения распознавать запахи, исходящие от различных продуктов — от клубники и орехов до прокисшего молока, несвежей курицы и яиц.
Ирина Медведева
Электронный нос использует 16 газочувствительных материалов, которые реагируют на различные молекулы в воздухе. Источник — Калифорнийский университет в Беркли
Определить, что еда начала портиться, до того как она станет вредной для организма, всё ещё остаётся непростой задачей. Несмотря на ограниченность доступных методов, многие люди оценивают свежесть продуктов по их внешнему виду и аромату, а не по данным на упаковке.
Учёные из Калифорнийского университета в Беркли создали сенсорную систему, которая предлагает более точный подход к оценке. Как сообщает портал Interesting Engineering, эта технология объединяет компактные газовые сенсоры и программное обеспечение, работающее на основе машинного обучения, для обнаружения химических соединений, сигнализирующих о порче еды и наличии распространённых аллергенов.
По мнению разработчиков, в перспективе такая система может лечь в основу «умной» кухонной техники и приборов для контроля качества продуктов, которые помогут людям делать более осознанный выбор в питании.
16 цифровых сенсоров распознают ароматы
Устройство включает 16 миниатюрных газовых сенсоров, каждый из которых уникально реагирует на химические вещества в воздухе. Вместе они формируют характерные для каждого продукта паттерны реакций.
Карла Бассил, ведущий автор работы и аспирантка кафедры электротехники и компьютерных наук, сравнила систему с набором цифровых вкусовых рецепторов. Каждый датчик переводит химическое взаимодействие в электрический сигнал, благодаря чему устройство создаёт уникальный «отпечаток» для любого продукта.
Затем исследователи настроили модели машинного обучения на распознавание этих сигнатур. Систему протестировали на клубнике, чернике, бананах, грецких орехах, фундуке, кешью и арахисе. Она также научилась отличать свежие образцы молока, яиц и сырой курицы от испорченных.
«Наша идея заключается в том, чтобы использовать относительную избирательность газовых датчиков вместе со способностью машинного обучения выявлять закономерности», — пояснила Бассил. Объединяя данные сенсоров с искусственным интеллектом, система распознаёт химические вещества, связанные с едой, точнее, чем человеческий нос.
Перспективы коммерциализации такой системы выглядят весьма обнадёживающими. Учитывая компактность устройства и возможность его интеграции в бытовую технику, разработчики предполагают, что первые прототипы «умных» холодильников или кухонных панелей с функцией электронного носа могут появиться в течение ближайших пяти лет.
Для массового внедрения потребуется удешевление производства сенсоров на углеродных нанотрубках, однако уже сейчас заметен прогресс в этой области. Кроме того, создание облачной базы данных «отпечатков» запахов для тысяч продуктов позволит системе обучаться в реальном времени, повышая точность распознавания по мере накопления пользовательских данных.
Аллергены под контролем
Исследование также показало, что технология способна определять продукты, содержащие аллергены. В ходе тестов электронный нос зафиксировал всего 0,05 грамма грецкого ореха — это примерно одна сотая обычного ореха в скорлупе. Такой уровень чувствительности в будущем может оказаться полезным для обеспечения безопасности людей с серьёзной аллергией.
Современные методы маркировки не всегда надёжны — следы орехов или молока могут попадать в продукты на производстве без указания на упаковке.
Портативная версия электронного носа, подключаемая к смартфону, даст возможность быстро проверять блюда в ресторанах, на вечеринках или в гостях.
Высокая чувствительность, продемонстрированная в экспериментах с грецким орехом, позволяет надеяться, что система сможет обнаруживать опасные соединения даже в сложных смесях, например, в составе соусов или выпечки.
Авторы предупреждают, что устройство ещё не испытывали в более сложных условиях. В следующих экспериментах планируется проверить, как оно работает, если аллерген смешан с другими продуктами или одновременно воздействует несколько пищевых ароматов.
Для выявления порчи использовались курица, молоко и яйца, которые оставляли при комнатной температуре на сутки и двое. Система успешно отличала свежие продукты от испорченных, анализируя изменения в выделяемых ими газах.
Углеродные нанотрубки вместо традиционных оксидов металлов
Электронные «носы» известны уже несколько десятков лет, однако размещение нескольких чувствительных материалов на одном чипе до сих пор остаётся сложной задачей. Команда Бассил решила эту проблему, применив углеродные нанотрубки вместо традиционных оксидов металлов.
Нанотрубки формируют очень тонкие проводящие слои с большой площадью поверхности, что делает их крайне чувствительными к химическим веществам при комнатной температуре.
Работа при низких температурах позволила использовать более широкий спектр материалов, включая полимеры, которые разрушаются при нагреве. Кроме того, такая конструкция упростила производство: разные чувствительные материалы можно наносить за один этап.
Остаётся открытым вопрос о долговременной стабильности работы сенсоров. В отличие от лабораторных условий, в реальной кухне на датчики воздействуют перепады температуры, влажность, кухонные пары и жир.
Исследователи планируют провести серию испытаний в жилых помещениях, чтобы оценить, как часто требуется калибровка и замена чувствительных элементов.
Также предстоит решить проблему перекрёстных реакций: запахи разных продуктов могут наслаиваться, создавая ложные сигналы. Новые алгоритмы глубокого обучения, возможно, помогут фильтровать такие помехи, но для этого необходимы масштабные наборы данных.
Из лаборатории – в жизнь
Хотя текущее исследование проводилось в лаборатории, Бассил уже создала портативную версию, подключаемую к приложению на iPhone. Дальнейшая работа будет направлена на повышение надёжности и тестирование системы в реальных условиях.
Али Джейви, заслуженный профессор по обработке полупроводников в Беркли, выступил старшим автором исследования. В проекте также участвовали специалисты из Беркли и Корейского института передовых технологий. Результаты опубликованы в журнале Science Advances.
Перспективы коммерциализации такой системы выглядят весьма обнадёживающими. Учитывая компактность устройства и возможность его интеграции в бытовую технику, разработчики предполагают, что первые прототипы «умных» холодильников или кухонных панелей с функцией электронного носа могут появиться в течение ближайших пяти лет.
Для массового внедрения потребуется удешевление производства сенсоров на углеродных нанотрубках, однако уже сейчас заметен прогресс в этой области. Кроме того, создание облачной базы данных «отпечатков» запахов для тысяч продуктов позволит системе обучаться в реальном времени, повышая точность распознавания по мере накопления пользовательских данных.
Социальные и этические аспекты внедрения тоже заслуживают внимания. Если система станет стандартом для ресторанов и продуктовых магазинов, может возникнуть вопрос о её доступности для малообеспеченных слоёв населения.
Также потребуется стандартизация тестирования — кто будет сертифицировать точность «электронного носа» для применения в пищевой промышленности?
Разработчики признают, что до создания полноценного коммерческого продукта предстоит пройти долгий путь, но уже сейчас ясно, что симбиоз газовых сенсоров и машинного обучения открывает новую главу в контроле качества продуктов и безопасности питания.
Кстати, журнал «Химагрегаты» рассказывал о создании системы электронного зрения, миниатюрный процессор которой способен собирать, обрабатывать и хранить информацию, необходимую для работы автономных устройств следующего поколения.
«Искусственные органы зрения», предназначены для повышения качества восприятия окружающей среды у роботов и автономных транспортных средств.
А вот еще новость из этой области: мозговой имплантат, вживленный слепому человеку, дает возможность полноценно формировать зрительные образы, не используя сетчатку или зрительные нервы. Устройство под названием ICVP уже прошло очередную проверку — его успешно вживили третьему пациенту.