人類對于嗅覺的研究也從最早的化學分析方法逐漸發展成儀器分析方法，尤其是采用了仿生技術的機器嗅覺時代的到來，對氣體的識別能力越來越強，識別率也逐漸得到穩步提升。

作者 ｜ 方文

萬分靈敏的“電子鼻”

很大一部分模擬電子產品都與現實世界的傳感器及訊號處理密切相關。在所有的感官功能中，氣味識別是AI最不擅長的一個，但如果從突破這個關鍵點，將可以為設計更高效、穩定的機器智能提供重要靈感。

仿生嗅覺系統可以分辨和識別成千上萬種不同的氣味分子，具有很好的靈敏度和特異性。

隨著嗅覺機理研究的不斷深入以及現代生物醫學技術的不斷進步，人類對于嗅覺的研究也從最早的化學分析方法逐漸發展成儀器分析方法，尤其是采用了仿生技術的機器嗅覺時代的到來，對氣體的識別能力越來越強，識別率也逐漸得到穩步提升。

新加坡南洋理工大學（NTU）的研究人員通過模仿哺乳動物的嗅覺系統，發明了人工“電子鼻”，可準確評估肉類的新鮮度。

目前，測定肉類采用的是揮發性鹽基氮法。在肉類長時間放置過程中，由于酶和細菌的作用，蛋白質、脂肪和糖類被分解、變質，一系列堿性含氮的有毒物質如酪胺、組胺、尸胺等胺類被釋放出來。

通過檢測這類物質的量，進而反推肉類的新鮮度。該方法主要的弊端在于，需要特定的儀器進行檢測，其使用不便，檢測復雜。這意味著只能由政府相關部門、相關人員，使用儀器在特定的環境和場合進行檢測，效率低、可使用場景少，還存在測不準的問題。

氣相色譜法或液相色譜法是目前用來判定未知氣味或味道最成功的方法，色譜法肯定比鼻子靈敏很多，而且可以分辨出更多的成分。

真正實現快速、準確、無損檢測

電子鼻識別肉類新鮮度之所以比傳統方法準確度高，并不是因為我們檢測了更多種類的氣體，而是對變色條碼的解讀更精確。這也是電子鼻技術的核心，是一個精確解讀變色條形碼信息的一套算法。

“條形碼” 由 20 種不同類型的的殼聚糖、染料和醋酸纖維組成的多空納米復合材料構成。當其置于待測肉類之上，條碼中的鹵素染料根據氣體類型和濃度發生交叉反應，顯示出彩色條形碼（氣味指紋）。

比如，在條形碼上第一條帶上，有一種叫溴百里酚藍（BPB）的染料，當遇到微生物降解蛋白質產生的生物胺，其羥基基團分裂，可見色從黃色變成藍色。當暴露在不同濃度的氣體中時，條碼的每一條都會有不同顏色或顏色范圍。

研究人員將條形碼粘在透明聚氯乙烯（PVC）肉類包裝薄膜上，并朝向外側，但是不接觸肉制品。然后將該樣品置于 25℃環境中，在不打開包裝的情況下，使用智能手機拍攝條形碼圖像。最終，他們得到了 4161 張肉類圖像，并隨機分成兩組：一組有 3475 張，用來訓練模型；另一組 686 張用來測試。

識別條形碼的模型使用的是深度卷積神經網絡算法（DCNN）。電子鼻經過訓練后，用 686 張圖像測試，讓系統判斷該條形碼對應的肉類屬于新鮮、不新鮮或者變質，準確度高達 98．5％。

這種新型 “電子鼻”，在肉質新鮮度檢測上，真正做到了便攜、準確和無損。

在此之前，類似的電子鼻存在的問題往往是過于笨重，例如拖著長長的電源線。或者是檢測條件苛刻，某些電子鼻傳感器在高溫下才能工作。而新型電子鼻，只需要一張條形碼，和一部智能手機即可。操作人員拍下條形碼，使用專門開發的 APP 上傳圖片，接入云端的分析系統，快速得到結果。

應用遠不止肉類檢測

仿生嗅覺在食品工業、環境檢測、安全保障等領域也有著重要應用，經過數字化處理的嗅覺信息甚至可以通過網絡傳輸共享。

除了檢測肉類新鮮度以外，電子鼻具備用在公共安全和危險品檢測的潛力。很多化學危險品本身就有特殊的氣味，這也是警犬能夠識別它們的原因，如果能用電子鼻快速準確的識別該類物質，能夠提高檢測效率和安全性。

在醫療領域的重大應用中，人體在生病時會產生各種不同類型的氣味，對應的疾病種類也各不相同，因而可以利用仿生嗅覺對人體疾病開展相關診治。

結尾：

生物計算機的出現，生物與仿生材料研究的進步， 微細加工技術的提高，納米技術的應用，電子鼻的功能將逐步增強， 它將會具有更高級的智能，能夠進行分析、判斷、自適應、自學習、最終發展到具有創造能力， 可以完成圖像識別、特征值提取、多維檢測等復雜任務， 其應用前景將更廣闊。

責任編輯：PSY