หุ่นยนต์และ AI ทางกายภาพ

ชิปโอลแฟคตอรี่แบบจำลองชีวภาพที่เป็นนวัตกรรมใหม่ ใช้ AI เพื่อให้หุ่นยนต์สามารถรู้กลิ่นได้

mm
เพิ่ม Unite.AI ลงในแหล่งข้อมูลที่คุณต้องการบน Google

การพัฒนาสื่อการรู้กลิ่นที่เป็นเทียมเป็นความท้าทายที่นักวิจัยทั่วโลกต้องเผชิญ การสร้างจมูกอิเล็กทรอนิกส์ (e-noses) ที่สามารถแยกแยะกลิ่นที่ซับซ้อนได้เหมือนกับระบบการรู้กลิ่งของชีวภาพนั้นเป็นเรื่องที่ยากเนื่องจากปัญหาในการย่อขนาดและความสามารถในการรู้จำ อย่างไรก็ตาม ทีมวิจัยที่นำโดย Prof. FAN Zhiyong จากมหาวิทยาลัยวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีฮ่องกง (HKUST) ได้ทำการ突破ที่สำคัญในด้านนี้ด้วยชิปโอลแฟคตอรี่แบบจำลองชีวภาพ (BOC) ที่พัฒนาขึ้นใหม่

ชิปโอลแฟคตอรี่แบบจำลองชีวภาพ (BOC)

ชิปโอลแฟคตอรี่แบบจำลองชีวภาพหรือ BOC ที่พัฒนโดยทีมของ Prof. Fan เป็นนวัตกรรมใหม่ในด้านการตรวจจับกลิ่นที่เป็นเทียม ชิปเหล่านี้ได้รับการออกแบบให้เลียนแบบวิธีการที่มนุษย์และสัตว์ตรวจจับกลิ่น ทำให้มีความแม่นยำและประสิทธิภาพมากกว่าระบบการรู้กลิ่นที่เป็นเทียมที่มีอยู่ก่อนหน้านี้

ชิป BOC แต่ละชิปมีเซ็นเซอร์ก๊าซขนาดเล็กถึง 10,000 ชิ้น ซึ่งจัดเรียงในลักษณะที่คล้ายกับระบบการรู้กลิ่งของชีวภาพ การออกแบบที่เป็นเอกลักษณ์นี้ทำให้ชิปสามารถตรวจจับและแยกแยะระหว่างกลิ่นต่างๆ ได้แม้ว่าจะถูกผสมเข้าด้วยกันในปริมาณที่ซับซ้อนก็ตาม

หนึ่งในคุณลักษณะสำคัญของ BOC คือการใช้วัสดุพิเศษที่มีการเปลี่ยนแปลงคุณสมบัติไปตามตำแหน่งบนชิป การออกแบบที่มีการเปลี่ยนแปลงนี้ทำให้สามารถรวมเซ็นเซอร์หลายประเภทไว้บนชิปเดียวได้ ทำให้ชิปสามารถตรวจจับกลิ่นที่หลากหลายได้โดยไม่ต้องมีขนาดที่ใหญ่

เซ็นเซอร์ก๊าซที่ใช้ใน BOC มีความไวมากและสามารถตรวจจับก๊าซและสารอินทรีย์ระเหย (VOCs) ได้แม้จะอยู่ในปริมาณที่น้อยมาก เซ็นเซอร์เหล่านี้ถูกสร้างขึ้นบนซับซตราทที่มีรูพรุนเล็กๆ ทำให้มีพื้นที่ผิวมากขึ้นสำหรับก๊าซที่จะโต้ตอบกับชิป ทำให้ชิปมีความไวและตอบสนองได้ดีขึ้น

โดยการรวมเทคโนโลยีเซ็นเซอร์ที่ทันสมัยกับอัลกอริทึมปัญญาประดิษฐ์ ชิป BOC สามารถประมวลผลและตีความข้อมูลจากเซ็นเซอร์ก๊าซได้ ทำให้ชิปสามารถระบุและแยกแยะระหว่างกลิ่นต่างๆ ได้อย่างแม่นยำ

ภาพ: HKUST

การเอาชนะความท้าทายในด้านการรู้กลิ่นที่เป็นเทียม

การสร้างระบบการรู้กลิ่นที่เป็นเทียมเป็นงานที่ท้าทายสำหรับนักวิจัยเนื่องจากอุปสรรคสำคัญหลายประการ อุปสรรคหลักประการหนึ่งคือการย่อขนาดของระบบโดยไม่สูญเสียประสิทธิภาพ ระบบจมูกอิเล็กทรอนิกส์แบบดั้งเดิมต้องการอุปกรณ์ที่มีขนาดใหญ่ ทำให้ไม่เหมาะสมสำหรับการใช้งานหลายอย่าง ชิปโอลแฟคตอรี่แบบจำลองชีวภาพที่พัฒนโดยทีมของ Prof. Fan ได้กล่าวถึงปัญหานี้โดยการรวมเซ็นเซอร์ก๊าซจำนวนมากไว้บนชิปขนาดเล็ก

อีกอุปสรรคสำคัญหนึ่งคือการเพิ่มความสามารถในการรู้จำของระบบ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเผชิญกับกลิ่นที่ซับซ้อน ในสถานการณ์จริง กลิ่นมักจะประกอบด้วยก๊าซและสารอินทรีย์ระเหยหลายชนิด ทำให้ระบบจมูกอิเล็กทรอนิกส์แบบดั้งเดิมมีความยากในการระบุและ量化แต่ละส่วน

โดยการใช้นาโนเทคโนโลยีและปัญญาประดิษฐ์ที่ทันสมัย ชิปโอลแฟคตอรี่แบบจำลองชีวภาพสามารถประมวลผลและตีความข้อมูลจากเซ็นเซอร์ก๊าซได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าระบบจมูกอิเล็กทรอนิกส์แบบดั้งเดิม การใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องทำให้ชิป BOC สามารถเรียนรู้จากประสบการณ์ในอดีตและปรับปรุงความสามารถในการรู้กลิ่นได้เมื่อเวลาผ่านไป ความสามารถในการปรับตัวนี้ทำให้ชิป BOC เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับอุตสาหกรรมต่างๆ เนื่องจากสามารถปรับให้เหมาะสมกับการใช้งานเฉพาะได้

ประสิทธิภาพและความสามารถในการใช้งานที่โดดเด่น

ในหนึ่งการดемонสตรีที่น่าสนใจ นักวิจัยได้เชื่อมชิปโอลแฟคตอรี่เข้ากับเซ็นเซอร์วิชั่นบนหุ่นยนต์สุนัข ทำให้เกิดระบบการรู้กลิ่นและวิชั่นที่รวมกัน ระบบนี้ทำให้หุ่นยนต์สามารถระบุวัตถุในกล่องที่ปิดได้อย่างแม่นยำ โดยแสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการรวมชิป BOC กับเทคโนโลยีการรู้จำอื่นๆ เพื่อสร้างระบบอัจฉริยะที่มีความสามารถมากกว่า

ภาพ: HKUST

การประยุกต์ใช้ชิปโอลแฟคตอรี่แบบจำลองชีวภาพมีความหลากหลายและครอบคลุมหลายอุตสาหกรรม ในอุตสาหกรรมอาหาร ชิป BOC สามารถใช้สำหรับการควบคุมคุณภาพ การตรวจจับเนื้อส่วนผสม และการรับรองความปลอดภัยของอาหาร การตรวจสอบสิ่งแวดล้อมเป็นอีกหนึ่งพื้นที่ที่ชิปเหล่านี้สามารถใช้เพื่อตรวจจับก๊าซอันตราย มลพิษ และสารปนเปื้อนในอากาศ

สาขาการแพทย์สามารถใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี BOC ได้ โดยชิปสามารถใช้ในการวินิจฉัยโรคโดยการตรวจจับสารอินทรีย์ระเหยเฉพาะในลมหายใจหรือของเหลวในร่างกายของ患者 วิธีการวินิจฉัยที่ไม่รุกรานนี้อาจนำไปสู่การตรวจพบและรักษาโรคได้เร็วขึ้น

ในสถานประกอบการอุตสาหกรรม ชิปโอลแฟคตอรี่แบบจำลองชีวภาพสามารถใช้เพื่อตรวจสอบและควบคุมกระบวนการผลิต เพื่อให้แน่ใจถึงความปลอดภัยและคุณภาพของผลิตภัณฑ์ ชิปเหล่านี้สามารถตรวจจับการรั่วไหลของก๊าซ ตรวจสอบการปล่อยก๊าซ และระบุอันตรายที่อาจเกิดขึ้นได้แบบเรียลไทม์ ทำให้สามารถตอบสนองและป้องกันอย่างรวดเร็ว

ประสิทธิภาพและความสามารถในการใช้งานที่โดดเด่นของชิปโอลแฟคตอรี่แบบจำลองชีวภาพแสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการปฏิวัติอุตสาหกรรมต่างๆ เมื่อเทคโนโลยีนี้มีการพัฒนาต่อไป คาดว่าชิป BOC จะพบการประยุกต์ใช้มากขึ้นในหลายๆ สectors ซึ่งจะช่วยปรับปรุงความปลอดภัย ประสิทธิภาพ และการควบคุมคุณภาพในหลายๆ กระบวนการ

Alex McFarland เป็นนักข่าวและนักเขียน AI ที่สำรวจการพัฒนาล่าสุดในด้านปัญญาประดิษฐ์ เขาได้ร่วมงานกับสตาร์ทอัพ AI และสื่อสิ่งพิมพ์ต่างๆ ทั่วโลก