研究发现人工智能舌头可以检测可口可乐和百事可乐之间的差异 ...

除了味道测试仪之外，味道评估领域还有一个新的竞争者——它是由电路和传感器组成的。

最终，科学家们表示，这项技术可以用来发现食品中可能使消费者生病的污染物，或者检测某些东西何时不再可以安全食用。

宾夕法尼亚州立大学的研究人员开发了一种电子舌头，可以识别类似液体的差异，例如不同含水量的牛奶，以及苏打水和咖啡混合物等产品。它甚至可以高精度地区分百事可乐和可口可乐。

这项周三发表在《自然》杂志上的研究发现，人工智能舌头能够检测、分类和评估不同物质的质量和新鲜度。这意味着如果牛奶被污染，舌头也许能够检测到。

“我们正在尝试制造人造舌头，但我们体验不同食物的过程不仅仅涉及舌头，”宾夕法尼亚州立大学工程科学与力学教授、通讯作者萨普塔什·达斯(Saptarshi Das)说。

“我们有舌头，它由与食物相互作用的味觉感受器组成，并将信息发送到味觉皮层——一个生物神经网络。”

那么这是如何做到的呢？

研究人员解释说，位于大脑的味觉皮层感知和解释的味道超出了味觉受体检测到的基本甜、酸、苦、咸和咸味类别。随着大脑对这些口味越来越熟悉，它就能更好地察觉不同喜好之间的细微差别。

研究人员旨在通过开发一种旨在模仿味觉皮层的机器学习算法来复制味觉皮层的功能。

AI舌头由石墨烯和化学传感器组成。研究人员表示，化学传感器检测和测量液体的化学成分（例如碳水化合物、蛋白质、脂质、酸和维生素），并将信息转换为电信号。

该神经网络在不同的数据集上进行了训练，并给出了 20 个特定的学习任务。这些任务是关于液体如何影响传感器的电气特性。

AI舌头准确地检测到样品，包括淡牛奶、不同类型的苏打水（健怡可乐、百事可乐、零糖可乐）、混合咖啡（浓缩咖啡、早餐、意大利咖啡）和多种新鲜度的果汁。研究人员报告称，它可以在大约一分钟内准确破译内容，准确率超过 80%。

对于果汁，AI 舌头在识别水果类型方面的准确率约为 98%，在确定其年龄方面达到了 99% 的准确率。

“在使用人类选择的参数达到合理的精度后，我们决定通过向神经网络提供原始传感器数据来定义自己的品质因数，”合著者、宾夕法尼亚大学工程科学博士生安德鲁·潘诺 (Andrew Pannone) 说。状态。

他在媒体发布会上表示：“我们发现，当使用机器得出的品质因数而不是人类提供的品质因数时，神经网络达到了近乎理想的推理精度，超过 95%。”

接下来怎么办？

通过使用这种人工智能舌头来准确检测液体中可能超出人类感知的细微差异，传感器可用于识别食品中的有害污染物，例如 PFAS（一种有毒化学物质），并监测食品新鲜度，例如跟踪果汁质量研究人员争论了好几天。

“尽管针对食品掺假和污染事件采取了纠正措施，但由于食品中存在随时间变化且复杂的化学成分，监测食品新鲜度更具挑战性。研究指出，食用变质的食物很危险，而且营养价值也会降低。

作者强调，及时检测食品生产和分销中的有害污染物仍然是一个持续的挑战。例如，有害的 PFAS 广泛用于工业过程并存在于消费品中，有可能在环境中（包括饮用水）积聚。

PFAS 被称为“永久化学品”，是一组数千种持久的人造化学品，用于纺织品、化妆品、家具、油漆、消防泡沫、食品包装和其他常用消费品。

根据加拿大卫生部的数据，接触某些 PFAS 与生殖、发育、内分泌、肝脏、肾脏和免疫学影响有关。

然而，人工智能舌头有望准确检测水中的 PFAS，为这一问题提供潜在的解决方案。

作者表示：“我们相信，通过一套机器学习方法增强的小型化石墨烯技术，可以作为食品供应链及其他领域广泛化学传感应用的经济高效的平台。”

研究人员指出，人工智能舌头的能力仅受其训练数据的限制。虽然这项研究的重点是食品评估，但其潜在应用也可以扩展到医疗诊断等领域。

研究人员表示：“这些结果表明，机器学习辅助的石墨烯 ISFET（离子敏感场效应晶体管）可用于解决食品行业的广泛挑战。”

— 来自全球新闻的萨巴·阿齐兹的文件

来源链接：

https://globalnews.ca/news/10805736/ai-tongue-detect-difference-coke-pepsi-research/