Учёные создали первый искусственный язык, способный чувствовать вкус и обрабатывать ароматы в жидкой среде

Учёные создали первый искусственный язык, который может чувствовать и определять вкус ^[1] в жидкой среде, имитируя работу вкусовых рецепторов ^[2] человека.

Достижение, описанное ^[3] в журнале PNAS, может привести к созданию автоматизированных систем для обеспечения безопасности пищевых продуктов и раннего обнаружения заболеваний с помощью химического анализа, говорят исследователи.

Технологию также можно интегрировать в лабораторное оборудование для химического анализа жидких образцов. Исследователи также рассматривают её как шаг к «нейроморфным вычислениям» — системам искусственного интеллекта ^[4], имитирующим процесс обучения ^[5] мозга ^[6].

Искусственный язык сделан из мембран оксида графена — ультратонких листов углерода, которые действуют как молекулярные фильтры для ионных версий вкусов. Вместо того чтобы отделять крупные частицы, эти мембраны замедляют движение ионов, позволяя устройству определять и запоминать вкусы, помещённые в устройство.

В новом исследовании прибор определил четыре основных вкуса — сладкий, кислый, солёный и горький — с точностью от 72,5 до 87,5%, а для напитков с несколькими вкусовыми профилями, таких как кофе и кока-кола, — с точностью 96%. Согласно исследованию, это первый случай, когда учёные успешно объединили зондирование и обработку информации в одной системе, способной работать с жидкостями.

«Это открытие даёт нам основу для создания новых вдохновлённых биологическими системами ионных устройств», — сказал Йонг Ян ^[7], профессор химии из Национального центра нанонауки и технологий в Китае и соавтор исследования. «Наши устройства могут работать в жидкости, чувствовать окружающую среду и обрабатывать информацию — точно так же, как это делает наша нервная система».

Предыдущие дегустационные системы обрабатывали всю информацию на внешних компьютерных системах, но новая система проводит все измерения и большую часть обработки данных в жидкости. Такой преимущественно жидкостный подход обеспечивает большую точность, поскольку позволяет обрабатывать вкусы в их естественном ионном состоянии, а не переводить их в сухие системы для обработки.

Поскольку традиционные электронные компоненты не работают в жидкости, исследователям приходится разделять функции обнаружения и обработки информации. Данный прорыв позволил преодолеть это ограничение благодаря использованию мембран из оксида графена, которые могут обнаруживать и проводить большую часть обработки информации, погружаясь в жидкость.

«Нам не хватает компонентов, которые могли бы надёжно выполнять зондирование, логическую обработку и нейроморфные вычисления в жидких средах», — говорит Ян. «Наше исследование пытается решить эти важнейшие проблемы».

Искусственный язык работает за счёт растворения химических соединений в жидкости, которые затем распадаются на ионы. Ионы проходят через слои специализированных углеродных листов, которые создают невероятно маленькие каналы в тысячи раз тоньше человеческого волоса.

Это позволяет ионам создавать уникальные узоры, сигнализирующие о вкусе исходного химического соединения. Затем система «обучается» этому шаблону и становится более точной в определении вкуса при постоянном использовании.

Ключевая инновация заключается в том, что исследователи замедлили движение ионов по каналам, сделав его в 500 раз медленнее, чем обычно. Это замедление дало системе время «запомнить» каждый вкус, с которым она столкнулась.

Система обрабатывает информацию в так называемом резервуаре, который позволяет системе узнавать вкусы. Нейронная сеть или обрабатывающая часть системы идентифицирует шаблоны и передаёт их для окончательной обработки.

«Мы определили различные вкусы, используя более простую систему машинного обучения: частично это вычислительный резервуар, а частично — базовая нейронная сеть», — объясняет Ян. «Очень важно, что часть вычислительной работы выполняло наше физическое устройство». Это отличается от систем, которые полностью полагаются на внешние компьютеры для обработки данных.

Система формирует память ^[8] постепенно, подобно тому, как наш мозг учится различать вкусы. С каждым разом система всё лучше различает похожие вкусы. «Она может надёжно различать такие сложные вкусы, как кофе, кола и даже их смеси, что соответствует производительности сложной нейронной сети», — говорит Йонг.