人工智能驱动的电子鼻检测各种气味，用于医疗保健和环境应用

一个研究小组开发了一种“下一代人工智能电子鼻”，能够像人类嗅觉系统一样区分气味，并使用人工智能进行分析。这项技术将气味分子转化为电信号，并根据其独特的模式训练人工智能模型。它在个性化医疗保健、化妆品行业和环境监测中的应用前景广阔。

该研究发表在《ACS Nano》杂志上。该团队由DGIST电气工程与计算机科学系的Hyuk jun Kwon教授领导，硕士和博士生Hyungtae Lim为第一作者。

尽管传统的电子鼻（e-noses）已经应用于工业环境中的食品安全和气体检测等领域，但它们很难区分相似气味之间的细微差异或分析复杂的气味成分。例如，对于当前的系统来说，区分具有相似气味的花香或检测接近腐败的水果的微弱气味仍然是一个挑战。这一差距推动了对具有更高精度、灵敏度和适应性的下一代电子鼻技术的需求。

研究小组受到了被称为组合编码的生物机制的启发，在这种机制中，单个气味分子激活多个嗅觉受体，从而产生独特的神经信号模式。通过模仿这一原理，该团队设计了传感器，通过产生不同的电信号组合来响应气味分子。

人工智能系统学习这些复杂的信号模式，以准确识别和分类各种气味，从而形成一个超越现有技术的高性能人工嗅觉平台。

这种新型电子鼻使用激光加工薄碳基材料（石墨烯），并结合氧化铈纳米催化剂来创建灵敏的传感器阵列。这种单步激光制造方法消除了对复杂制造设备的需求，并实现了集成传感器阵列的高效生产。

在性能测试中，该设备成功识别了香水和化妆品中常用的九种香水，准确率超过95%。它还可以估计每种气味的浓度，使其适用于精细的嗅觉分析。

该设备超薄、灵活、耐用，是可穿戴设备或附着在皮肤或衣服上的亮片的理想选择。它可以在2.5mm半径范围内弯曲30000多次，而不会降低性能。Kwon教授说：“我们研究的核心创新是能够通过一步选择性激光制造工艺将具有不同特性的多个气味敏感传感器集成到一个单元中，类似于人类鼻子的气味敏感传感器。”。“我们正在积极扩大开发和商业化努力，将这项技术应用于个人医疗保健、环境污染检测和香水行业。”

这项研究是由博士生Hyungtae Lim作为第一作者和Hyuk jun Kwon教授作为通讯作者进行的。p