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- 可解釋人工智能揭示了化學傳感器如何檢測氣味
- 來源：National Institute for Materials Science 發(fā)表于 2025/11/18
通過XAI輔助嗅覺傳感器可視化氣味辨別過程。根據(jù)氣味分子的不同，AI會識別最靈敏的受體材料，并突出顯示用于辨別的信號曲線關(guān)鍵部分。圖片來源：ACS應用材料與界面（2025年）。DOI：10.1021/acsami.5c13990
NIMS一直在開發(fā)化學傳感器，作為人工嗅覺技術(shù)（嗅覺傳感器）的關(guān)鍵組成部分，旨在將該技術(shù)付諸實踐。在一項新研究中，利用可解釋人工智能（XAI）揭示了化學傳感器如何區(qū)分各種氣味分子。這些發(fā)現(xiàn)可能有助于指導受體材料的選擇，以開發(fā)能夠檢測氣味分子的高性能化學傳感器。
這一成就不僅有望提升人工嗅覺的表現(xiàn)，還將推動對人類嗅覺機制的理解。該研究發(fā)表在《美國化學會應用材料與界面》期刊上。
人工嗅覺傳感器
嗅覺在我們的日常生活中扮演著重要角色，包括食品安全、環(huán)境監(jiān)測、醫(yī)療診斷以及營造舒適的生活空間。人工嗅覺技術(shù)（嗅覺傳感器）模仿人類嗅覺，利用多種化學傳感器檢測氣味分子，并利用人工智能（AI）對它們進行分類和識別。
然而，由于現(xiàn)有化學傳感器的靈敏度和辨別精度有限，目前的人工智能輔助人工嗅覺尚未達到實際應用。解決這一挑戰(zhàn)需要更高性能的化學傳感器，特別是通過開發(fā)能夠更有效地檢測氣味分子的受體材料。
在傳統(tǒng)的人工嗅覺系統(tǒng)中，人工智能在未完全了解哪些受體材料對哪些分子反應的情況下，已經(jīng)對氣味分子進行了分類和識別。揭示特定受體材料的響應特性將有助于開發(fā)區(qū)分目標氣味的最佳材料，并選擇能夠?qū)崿F(xiàn)更準確氣味辨別的受體材料。
XAI發(fā)現(xiàn)
NIMS使用配備14種受體材料的膜型表面應力傳感器（MSS）測量了94種氣味分子的響應，并利用可解釋人工智能（XAI）分析數(shù)據(jù)，XAI技術(shù)可視化AI在區(qū)分氣味分子時依賴的數(shù)據(jù)部分。
分析顯示，用于識別的傳感器反應關(guān)鍵部分因氣味分子和受體材料的具體組合而異。例如，含有芳香環(huán)的受體材料被發(fā)現(xiàn)對識別芳香分子非常重要。
該方法有望高效選擇針對氣味分子的受體材料，并指導能夠識別難以檢測分子材料的開發(fā)。此外，通過揭示AI如何區(qū)分，以及其預測依據(jù)，XAI可能為理解氣味和人類嗅覺機制提供重要線索。
未來展望
該技術(shù)不僅可用于促進受體材料的開發(fā)，還能根據(jù)預期應用從多種選項中選擇最優(yōu)傳感器。除了支持材料開發(fā)外，它還能推動嗅覺傳感器設備的進步，從而加速人工嗅覺的實際應用，深化我們對人類嗅覺的理解。
更多信息：Yota Fukui 等，利用可解釋人工智能探索人工嗅覺中的結(jié)構(gòu)-活性關(guān)系，ACS Applied Materials and Interfaces（2025）。DOI：10.1021/acsami.5c13990
期刊信息：ACS應用材料與界面
由美國國家材料科學研究所提供
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