加利福尼亞大學洛杉磯分校的研究人員制造了一種便宜的便攜式設備，該設備使用人工智能（AI）來識別和分類常見的空中過敏原。

　　根據ACSPhotonics上最近發表的一篇文章，該便攜式設備旨在識別五種常見的過敏原：百慕大草花粉，橡樹花粉，豚草花粉，曲霉孢子和鏈格孢菌。通過使用深度學習，該系統在將顆粒分類為過敏原類型時達到94%的分類精度。

　　加州大學洛杉磯分校的新聞稿說：“由于該設備是無線控制的，因此有可能由無人機等無人駕駛工具攜帶，這將使科學家能夠監測否則將對人類構成危險或困難的場所。”“該技術還可以用于覆蓋廣泛區域的傳感器網絡，這將使科學家能夠創建花粉，孢子和微生物密度圖。”

　　這種設備制造起來相對便宜，研究人員花費了大約200美元的零件。它的重量還不到600克（或2磅）。

　　該大學說，該設備引入空氣并將顆粒捕獲在粘性表面上，然后通過激光對其進行照明以產生全息圖。然后，圖像傳感器芯片掃描全息圖，并將數據發送到遠程服務。然后，該設備使用由神經網絡驅動的AI來清潔圖像，并通過算法將其運行以分解成多個部分。然后，第二個神經網絡將顆粒分類為過敏原類型。

　　加州大學洛杉磯分校（UCLA）稱，成年人通常每分鐘呼吸100至1，000種生物氣溶膠，例如花粉，孢子和毒素，并且這些顆粒一旦被吸入，就會引發過敏，哮喘和其他疾病。雖然目前鑒定生物氣溶膠的方法已經過時，但這種新設備為科學家提供了自動對顆粒進行分類的機會。