在这个斑斓又喧闹的时代，图像和声音的网络化传输多数人已经司空见惯，而气味是不是也可以进行网络化识别传输呢？但是气味无色无形易挥发，比图像和声音要难以琢磨得多，要如何收集并且研究它呢？这些问题科学工作者一直在探数字嗅觉”也应运而生。
新兴的“数字嗅觉”技术，能否成为下一个千亿风口？-《中国科技信息》杂志
众所周知，人类已经教会了机器人如何看周围的事物。比如传感器让自动驾驶汽车可以获得视觉信息，为行驶中做出下一步决策。
但是你知道吗，机器人也可以闻到东西？
我们的鼻子通过处理有机和无机物体释放的气味分子而起作用。当物体中的能量增加时（通过压力，搅动或温度变化），气味就会蒸发，这使我们有可能通过鼻腔吸入并吸收它们。
气味然后刺激我们的鼻嗅神经元和嗅球。我们的大脑将其他信息（例如视觉提示和我们以前闻过的东西的记忆）整合在一起，以识别出气味并决定下一步要做什么。
人工嗅觉（电子鼻）通过使用气体传感器捕获气味特征，然后使用软件解决方案来分析和显示气味数据，从而模拟人类的嗅觉，人工智能（AI）会根据先前收集到的气味数据库对气体进行解释并对其进行分类。
在过去的几年中，技术使我们能够从根本上复制人类嗅觉的实际工作方式，例如MEMS工艺技术我们可以制造出体积小，方便，易用且便宜的传感器。每个电子鼻可能包含多个微型气体传感器，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。就性能及其区分气味的能力而言，它非常接近你的鼻子的工作方式。
通过将这种先进的传感器技术与人工智能算法相结合，算法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。
香港科技大学在一次演示中，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，展示了将人工嗅觉技术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。
比如谷歌就在研究使用神经图形网络识别、预测气味。研究人员认为，分子识别的机器学习应用程序的进步，可以帮助人工智能像模仿视听觉一样预测气味。这项研究将为神经形态系统铺平道路，该系统将可以诊断疾病、检测武器和爆炸物，及时发现麻醉剂、烟雾和一氧化碳之类的有害气味，并对它们进行甄别。
那么，所有这些人工嗅觉数据如何成为对公司有价值的见解？
气味分析可以帮助公司完成以下任务：
●设计汽车行业中完美的“新车”气味
●预测何时需要对工业或汽车设备进行维护
●自动检测家用电器中的食物变质
●拒绝或批准原材料供应
●减少新食品和饮料的研发时间
●确保个人护理产品（如除臭剂和洗发水）的香气持续很长时间
●公共安全，使乘客在公共交通上安心
●创建使用气味来检测问题并警告用户的个人护理设备和健康传感器
由此可见，目前人工嗅觉应用范围很广。随着家电智能化，可以用于检测冰箱里食物的新鲜度，在厨艺方面也可以用于提示食物的火候是否到了可以关火的时候。在食品行业，可用于质量控制、检测腐败并确保食品安全。在饮料制造方面可以当作一个刻度尺来提高产品质量。更精密的数字嗅觉在化妆品方面还可能配出新的配方，为传统的气味增添新的品种。
医疗领域也可以从电子鼻技术中受益，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。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。
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，电子鼻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。
排版 | 慧闻科技
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