Макар че машините вече са усвоили както зрението, така и слуха до голяма степен, усещането за вкус се оказа по-трудно за дигитализиране. Виждали сме създаването на високоспециализирани изкуствени „езици“ за регистриране на сладко, шоколад, бира, вино или уиски, но сега изследователи в Пекин са разработили по-универсален „език“ от графенов оксид, който не само открива химикалите, но и ги научава. По време на лабораторни тестове системата идентифицира кисело, солено, горчиво и сладко с почти 99% точност, демонстрирайки, че вкусът може да бъде уловен в цифров вид.
Учени от Националния център за нанонаука и технологии в Пекин, заедно с колеги от цял Китай, са изградили невроморфно устройство, което имитира едно от най-личните ни сетива: вкуса. Тяхната „изкуствена вкусова система“ използва слоести мембрани от графенов оксид, които не само усещат химикали в разтвор, но и обработват сигналите директно, наподобявайки начина, по който работят биологичните вкусови рецептори и невроните.
За разлика от повечето изкуствени сетива, изградени от твърдотелна електроника, вкусът „работи“ в течност, където йоните, а не електроните, носят сигнала. Екипът се е справил с това предизвикателство с нещо, наречено йонно сензорно мемристивно устройство от графенов оксид (GO-ISMD).
В своето доказателство за концепцията изследователите са тествали четири представителни вкуса: кисел (оцетна киселина), солен (NaCl), горчив (MgSO₄) и сладък (оловен ацетат). Сигналите от устройството, подадени към обучената невронна мрежа, постигат около 98,5% точност при разграничаване на вкусовете, като точността на двоичния тест варира от 75% до 90% в зависимост от пробата. Дори напитки като кафе, Кока-Кола и техните смеси могат да бъдат класифицирани – с висока степен на точност.
Въпреки успеха авторите подчертават, че това все още е само „демонстрация на доказателство за концепция“. Настоящата система си има слабости: обемиста, изискваща големи количества енергия за функциониране. Ще ѝ е необходима по-нататъшна миниатюризация и интеграция, за да може да стане практически приложима и полезна извън лабораторията.
„Вдъхновени от биологичната вкусова система, ние разработихме интелигентна система, използваща нашите устройства, за да „разпознаваме“ химикали въз основа на техните вкусове“, обяснява Йон Янг, водещ автор на изследването.
„Системата включва три ключови компонента: сензорен вход, резервоарен слой и еднослойна напълно свързана невронна мрежа. Сензорният вход и резервоарният слой се реализират чрез нашия хардуер (устройства). След това тези сигнали се обработват от резервоарния слой, който ги преобразува в уникални цифрови модели. Тези модели се подават към еднослойната напълно свързана невронна мрежа“, допълва той.
Очакванията на научния екип са тяхното изобретение да намери приложение в здравните технологии, роботиката и мониторинга на околната среда през следващото десетилетие.
