突破性的仿生嗅觉芯片利用人工智能使机器人能够闻到气味

人工嗅觉传感器的开发一直是全世界研究人员面临的长期挑战。由于小型化和识别能力的问题，创建能够有效识别复杂气味混合物的电子鼻（类似于生物嗅觉系统）已被证明是困难的。然而，由范志勇教授领导的研究团队 香港科技大学 （香港科技大学）已作出 重大突破 他们在这一领域推出了新开发的仿生嗅觉芯片（BOC）。

仿生嗅觉芯片（BOC）

范教授团队研发的仿生嗅觉芯片（BOC）是人工气味检测领域的一项突破性发明。这些微型芯片旨在模仿人类和动物检测气味的方式，使其比以前的人工嗅觉系统更加准确和高效。

每个 BOC 包含多达 10,000 个微型气体传感器，这些传感器的排列方式与生物嗅觉系统非常相似。这种独特的设计使芯片能够检测和区分各种气味，即使它们以复杂的组合混合在一起。

BOC 的主要特点之一是它使用了不同芯片上不同的特殊材料成分。这种梯度设计可以将许多不同类型的传感器集成在单个芯片上，从而可以检测各种气味，同时保持芯片的小而紧凑。

BOC 中使用的气体传感器非常灵敏，甚至可以检测到最微量的各种气体和挥发性有机化合物 (VOC)。这些传感器构建在具有微小孔隙的基板上，为气体相互作用提供了较大的表面积，从而提高了芯片的灵敏度和响应时间。

通过将这种先进的传感器技术与人工智能算法相结合，BOC 可以处理和解释来自气体传感器的数据，从而能够以极高的精度识别和区分不同的气味。

克服人工嗅觉的挑战

由于存在几个关键障碍，开发人工嗅觉系统对于研究人员来说是一项具有挑战性的任务。主要困难之一是在保持其有效性的同时使系统小型化。传统的电子鼻通常需要笨重的设备，这使得它们对于许多应用来说不切实际。范教授团队开发的仿生嗅觉芯片通过在单个紧凑芯片上集成大量气体传感器来解决这个问题。

人工嗅觉的另一个重大挑战是提高系统的识别能力，特别是在处理复杂的气味混合物时。在现实场景中，气味通常由多种气体和挥发性有机化合物组成，这使得传统电子鼻很难准确识别和量化每种成分。

通过利用先进的纳米技术和人工智能，仿生嗅觉芯片可以比传统电子鼻更有效地处理和解释来自气体传感器的数据。机器学习算法的使用使 BOC 能够从过去的经验中学习，并随着时间的推移提高其气味识别能力。这种适应性使 BOC 成为各个行业的强大工具，因为它可以进行定制以检测和识别与每个应用相关的特定气味。

卓越的性能和应用

在一次著名的演示中，研究人员将嗅觉芯片与机器狗的视觉传感器集成在一起，创建了一个嗅觉和视觉相结合的系统。这种独特的设置使机器人能够准确识别盲盒中的物体，展示了将 BOC 与其他传感技术集成以创建更先进、功能更强大的智能系统的潜力。

仿生嗅觉芯片的应用非常广泛，跨越多个行业。在食品行业，BOC 可用于质量控制、检测腐败并确保食品安全。环境监测是另一个关键应用领域，该芯片可用于检测有害气体、污染物和其他空气污染物。

医疗领域也可以从 BOC 技术中受益，因为该芯片可通过检测患者呼吸或体液中的特定挥发性有机化合物 (VOC) 来诊断疾病。这种非侵入性诊断方法可能会导致各种疾病的早期发现和治疗。

在工业环境中，仿生嗅觉芯片可用于监控过程，确保产品的安全和质量。这些芯片可以实时检测气体泄漏、监测排放并识别潜在危险，从而实现快速响应和预防措施。

仿生嗅觉芯片卓越的性能和广泛的应用展示了其给各行业带来革命性变革的潜力。随着技术的不断进步，预计 BOC 将在不同领域找到更多用途，提高众多流程的安全性、效率和质量控制。