美國加州大學(xué)伯克利分校的研究人員開發(fā)出一種基于片上氣體傳感器陣列和機(jī)器學(xué)習(xí)的新型“電子鼻”，其能夠檢測出變質(zhì)食品和食品過敏原所產(chǎn)生氣體，并且能力優(yōu)于人類的鼻子。
新型“電子鼻”原型
我們大多數(shù)人都曾通過聞氣味來判斷一瓶剛過保質(zhì)期的牛奶或一盒放了一周的外賣是否還能食用。盡管人類的嗅覺相當(dāng)敏銳，但也并非總能察覺一切。在美國，每年都有數(shù)百萬人因食用未煮熟或變質(zhì)食物中滋生的食源性病原體而致病。
據(jù)麥姆斯咨詢報(bào)道，近期，美國加州大學(xué)伯克利分校（UC Berkeley）研發(fā)出了一種新型“電子鼻（e-Nose）”——這是一種具有完全不同敏感層的16元件單片集成芯片，實(shí)現(xiàn)了真正的異構(gòu)陣列。該電子鼻還融合了機(jī)器學(xué)習(xí)模型，能夠比人類鼻子更精準(zhǔn)地檢測出與食物變質(zhì)相關(guān)的氣味，從而造福我們的腸胃。此外，該電子鼻還能探測出常見的食物過敏原（例如核桃和花生），這對過敏體質(zhì)者而言至關(guān)重要，因?yàn)榻佑|這些過敏原可能危及生命。這項(xiàng)關(guān)于電子鼻的研究論文以“Scalable multiplexed machine learning gas sensor chips for food classification”為題，發(fā)表在Science Advances期刊上。
加州大學(xué)伯克利分校Carla Bassil
上述研究論文的主要作者、加州大學(xué)伯克利分校博士生Carla Bassil說道：“配備了可通過智能手機(jī)控制的智能冰箱，將是這項(xiàng)電子鼻技術(shù)極佳的應(yīng)用場景。試想一下，如果你的冰箱能提醒你：‘西蘭花快壞了，最好趕緊吃掉’，或者‘雞肉只剩最后一天保質(zhì)期了’，那該多好啊！”
這款新型電子鼻由包含16個(gè)片上氣體傳感器的陣列組成，如下圖所示，每個(gè)氣體傳感器對不同組合的氣體化合物具有獨(dú)特的響應(yīng)特性。
(A) 電子鼻的橫截面結(jié)構(gòu)；(B) 包含16個(gè)片上氣體傳感器的完整陣列的功能化材料分布圖；(C) 采用滴涂法沉積功能化材料；(D) 片上氣體傳感器陣列的光學(xué)圖像；(E) 經(jīng)ITO功能化處理的傳感器的光學(xué)圖像；(F至I) 用于食品分類的ML-SCENT系統(tǒng)的全流程演示。
該電子鼻記錄每種氣體敏感材料的響應(yīng)，并利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型，學(xué)習(xí)哪些響應(yīng)組合與特定的食物或氣味相關(guān)聯(lián)。
Carla Bassil在加州大學(xué)“Grad Slam”學(xué)術(shù)演講中介紹其研究時(shí)說道：“你可以把該電子鼻想象成一組數(shù)字味蕾，其中的每個(gè)氣體傳感器都能針對接觸到的氣體分子產(chǎn)生獨(dú)特的響應(yīng)。這16個(gè)氣體傳感器各自覆蓋有不同的敏感薄膜，其工作原理是將傳感器表面與氣體分子之間發(fā)生的化學(xué)反應(yīng)轉(zhuǎn)化為電信號(hào)。”
Carla Bassil利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練了一個(gè)嗅覺模型，使其能夠識(shí)別與七種不同食物相關(guān)的傳感器響應(yīng)特征，包括草莓、藍(lán)莓、香蕉、核桃、榛子、腰果和花生。此外，她還訓(xùn)練該模型識(shí)別生雞肉、牛奶和雞蛋的氣味，涵蓋了新鮮狀態(tài)以及在室溫下放置24小時(shí)和48小時(shí)后的不同狀態(tài)。
Carla Bassil發(fā)現(xiàn)，該電子鼻的靈敏度極高，能夠探測到僅0.05克的核桃（這一重量約為一顆普通去殼核桃的百分之一）。不過，她尚未在存在其它干擾氣體的環(huán)境下測試該電子鼻的靈敏度，例如核桃處于沙拉或蛋糕中，或者變質(zhì)食物與其它食物一同存放在冰箱里的情況。
Carla Bassil表示：“我們的構(gòu)想是利用氣體傳感器的相對選擇性，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)的模式識(shí)別能力，來區(qū)分與每種食物相關(guān)的氣體‘指紋’。最終，我們將得到一種靈敏度和客觀性都遠(yuǎn)超人類嗅覺的傳感器。”
盡管“電子鼻”這一概念早在20世紀(jì)80年代就已提出，但要將該技術(shù)真正實(shí)現(xiàn)應(yīng)用卻并非易事。制造單一氣體傳感器（例如家中常見的一氧化碳傳感器）相對簡單，但要將多種不同的敏感薄膜集成到同一顆芯片上，難度則要大得多。
Carla Bassil克服了諸多技術(shù)難題，其方法是采用碳納米管（CNT）而非金屬氧化物（MOx）作為導(dǎo)電材料。碳納米管能夠形成厚度僅為幾納米的薄層——這相當(dāng)于僅由少數(shù)幾個(gè)原子層構(gòu)成，其厚度約為人類頭發(fā)直徑的百分之一。碳納米管的大比表面積賦予了其許多獨(dú)特的性質(zhì)，包括在室溫下即具備極高的靈敏度。
由于采用室溫工作的器件設(shè)計(jì)，Carla Bassil能夠選用更多種類的氣敏材料，包括那些在高溫下易發(fā)生降解的材料（如聚合物）。此外，這也讓她能夠利用一種名為“滴涂法（drop casting）”的簡單工藝來制造傳感芯片，而無需依賴更為復(fù)雜的技術(shù)。
Carla Bassil說道：“我們的電子鼻技術(shù)真正具備可擴(kuò)展性的優(yōu)勢在于，我們既能使用多種不同類型的氣體敏感材料，又能通過單一工藝將它們?nèi)砍练e到芯片上。”
Carla Bassil還為該電子鼻開發(fā)了iPhone手機(jī)應(yīng)用程序（App），計(jì)劃在更多樣化的環(huán)境中測試電子鼻，并持續(xù)提升其靈敏度與可靠性。
https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.aec7965
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