科学家们打造了一种由 AI 驱动的「电子舌头」

深海采矿是指重量超过蓝鲸的巨型机器在水深200米-6500米的海底开采矿物。这些机器为了获取金属资源，在深海海底进行挖掘作业，再通过长达数千米的管道，将开采出来的矿物材料泵送到作业船上，采矿过程中产生的沙子、海水和其他矿物废料会被重新泵回海中。深海采矿设备。图片来源：参考文献[6] 深海里丰富...

(ChinaZ.com) 10 月 20 日消息：你是否曾好奇冰箱深处那盒放了很久的果汁是否还能安全饮用？一种新的「」可以为你解答。

这一由 驱动的系统能够检测食品的安全性和新鲜度问题。研究人员在 10 月 9 日发表在《自然》杂志上的报告中指出，这一系统还展示了 AI 如何进行决策的过程。

为了制造这种「电子舌头」，研究人员使用了离子敏感场效应晶体管——一种能够检测化学离子的装置。该传感器收集液体中的离子信息，并将其转化为计算机可以解释的电信号。

「我们正在研发一种人工舌头，但我们体验不同食物的过程不仅依赖于舌头本身，」该研究的合著者、宾夕法尼亚州立大学的工程师 Saptarshi Das 在一份声明中说道。「我们有舌头，舌头由与食物成分相互作用的味觉受体组成，并将信息传递给味觉皮层——大脑中的一个生物神经网络。」

在这个新系统中，传感器充当舌头的角色，而 AI 则扮演味觉皮层的功能，负责感知味觉的大脑区域。研究团队将传感器与一个人工神经网络相连接，利用这个模仿人脑信息处理方式的机器学习程序，处理和解释传感器收集的数据。

最初，Das 和他的同事为神经网络提供了一些分析某种液体酸度的参数。通过这些参数，神经网络的酸度判定准确率达到了 91%。当他们允许神经网络自行设定酸度分析参数时，准确率提高到了 95% 以上。

随后，他们用实际饮料对这一「舌头」进行了 。结果表明，该系统可以区分类似的软饮料或咖啡混合物，判断牛奶是否被稀释，识别果汁是否变质，并检测水中的全氟和多氟烷基物质（PFAS）。

通过一种名为 Shapley 加法解释的分析方法，研究人员能够确定神经网络在得出结论时认为最重要的参数。这种方法有助于科学家理解神经网络如何做出决策，这是 AI 研究中的一个尚未 的问题。

「我们发现神经网络能够在数据中识别出一些我们人类难以明确定义的微妙特征，」Das 在声明中表示。「由于神经网络能够整体考虑传感器的特性，它能够减轻日常可能出现的变化。」

这种应对变化的能力有助于提高传感器在其他应用中的可靠性。通过其决策过程，神经网络能够处理目前导致离子敏感场效应晶体管在某些情况下不稳定的变化。

「我们发现，即使面对不完美的情况，我们依然能够接受并作出决策，」Das 在声明中说。「这就是自然界的本质——充满了不完美，但仍然能够做出稳健的决策，就像我们的电子舌头一样。」