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IBM开发基于AI的人工舌Hypertaste，可以品尝液体并进行分类
2019年07月19日 由 马什么梅 发表
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产生新口味组合的AI并不罕见，但是可以像人类一样品尝味道的模型呢？IBM的研究人员开发了Hypertaste，一种基于AI的人造舌，用于品尝果汁或不太适合人体摄入的液体的味道。填补化学传感的空白
Hypertaste迎合了工业和科学用户的广泛需求，他们越来越需要在没有高端实验室的情况下快速、可靠地识别液体。比如一个政府机构对偏远地区湖泊或河流的实时水质检查感兴趣，或食品生产商试图鉴别假冒葡萄酒或威士忌。液体的快速、原位识别和分类在制药和医疗保健行业也很关键。
目前用于化学传感的仪器提供的功能是非常专业的，价格适中的便携式传感器，用于测量pH等特定属性，或者在光谱的另一端，是用于精确分析各个分子组分的非常强大的固定机器。
弥合这一差距至关重要，因为大多数实际使用的液体都很复杂，这意味着它们含有相当多的化合物，其中任何一种都不能单独作为标识符。在这些液体中，重要的不是单一组分，而是组合它们所产生的性质。然而，通常将这些液体送到实验室进行分析是昂贵，耗时且不切实际的，而Hypertaste可以解决这些问题。
借助组合传感
由于复杂的液体含有许多不同的分子，因此通过分别检测每种组分来识别它们是低效的。因此，Hypertaste使用组合传感技术。它就像我们的味觉和嗅觉一样，我们在每种食物或饮料中都没有针对每种分子的受体。组合传感依赖于单个传感器对不同化学物质同时做出反应的能力。通过构建这样一个交叉敏感的传感器阵列，人们可以获得有关液体的整体信号。
Hypertaste使用由成对电极组成的电化学传感器，每个电极通过电压信号响应分子组合的存在，这很容易测量。所有电极对的组合电压信号代表液体的信号。电化学传感器的功能的关键是覆盖每个电极的聚合物涂层。团队合成了这些涂层，这些涂层旨在捕获一系列化学信息并实现高度小型化。快速识别
在云中，经过训练的机器学习模型将指纹与已知液体的数据库进行比较，确定哪些液体在化学上最相似，并将结果报告给应用程序（向数据库中添加新液体包括多次测量目标液体中的电压并将数据提供给模型，从而提取相关的特征）。IBM表示，在概念验证中，整个过程只需不到一分钟。
Hypertaste未来可能会识别更具挑战性的液体，比如人的尿液，从而评估总体健康状况，而且可以通过匹配代谢反应与治疗相匹配，使临床试验中的患者能够进行分组。
Ruch假设表示，“该模型可应用的范围很广，我们相信，通过改进，使用AI辅助的便携式化学传感器将满足许多行业对复杂液体的快速识别方面的需求。”
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