據悉，IBM研究院（IBM Research）開發了一種化學味覺感知工具——HyperTaste。該工具是一種能夠分析液體化學成分的傳感器，識別出不同液體的類型。

IBM Research的研究人員Patrick Ruch說：“HyperTaste受到了人工智能和機器學習的啟發，這些技術可以模擬人類的視覺和聽覺等感官，用于識別圖像和解釋語音。我們想展示一種用于化學傳感的新透鏡。”

這個想法是應用了一種組合方法，使用一系列傳感器，就像我們舌頭上成千上萬的味蕾一樣，然后通過機器學習算法來解釋這些傳感器的輸出。該團隊使用了一塊帶有微控制器硬件的印刷電路板和一個由16個導電聚合物傳感器組成的組件，當浸入溶液中時，這些傳感器會改變其電壓。“這有點像電池的工作原理，幾乎就像我們用我們想要測試的液體作為電解液，”Ruch說。

將傳感器陣列浸入液體中，會產生該液體特有的一系列電壓信號及其化學指紋。這些電壓信號被中繼到移動應用程序，移動應用程序將其傳輸到云服務器，機器學習模型使用數據訓練算法，并將指紋與已知液體的數據庫進行比較。然后，該算法在一兩分鐘內將結果報告給應用程序，無論是識別液體還是僅僅估計其性質。

“你不一定需要實驗室來做這件事，這就節省了時間和成本，加快了測試過程，”Ruch說，“我們希望使用最低限度的便攜式硬件，并證明這種化學傳感系統的智能可以推到軟件方面。”

盡管操作簡單，但HyperTaste并不容易開發。將系統的各個部分整合在一起，并合并一個由電化學和材料科學家組成的跨學科團隊，以確定HyperTaste的傳感原理，電氣工程師定義和組裝硬件，以及數據科學和部署方面的軟件工程師，這證明是具有挑戰性的。

“我們必須在團隊中整合所有這些功能，并找到一種通用語言，以便能夠理解這些不同組件和切換點之間的接口，”Ruch說。

與大多數傳統的化學傳感器（如pH和氧氣傳感器）不同，HyperTaste的設計目的不是檢測特定類型的化合物。Ruch說：“如果你想對特定的化合物、分子或毒素進行精確的定量，那么HyperTaste可能不是最好的工具。你可能需要選擇一種不同的傳感機制，一種更敏感、檢測下限更低的機制。”

HyperTaste于2019年首次開發，但它只能與少數特定液體一起使用。現在，它可以分析更復雜的液體。“在項目的早期，我們不得不手動將傳感器陣列浸入不同的液體中數次，以收集我們的訓練數據，”Ruch說，“最終，我們轉移到一個機器人自動取樣器裝置上，其上面安裝了傳感器。自動取樣器可以全天候工作，將傳感器浸入不同的液體中。”

IBM的團隊測試了HyperTaste辨別不同類型瓶裝礦泉水的能力，按水果類型識別果汁，按品牌和產地識別葡萄酒，估算咖啡的濃度，并檢測假冒酒精等。Ruch將可能的HyperTaste用例分為四類：驗證液體來源并剔除假冒產品的認證；確保飲料質量一致的質量控制；創新測試和開發新口味和配方；以及監控機制。

例如，在剛剛完成跨大西洋航行的“五月花”號自主船的船體上安裝HyperTaste裝置，對監測進行了測試。Ruch說：“這個想法是為了證明HyperTaste能夠在時間和旅行路線上自動監測海洋化學，從而能夠對海洋酸化等事情做出判斷。必須進行一些工程，以確保海水可以從海洋中抽取出來，并在船上進行采樣，但好消息是，該系統在整個航程中保持運行。我們期待著在獲得數據后對其進行分析。”

對HyperTaste的研究是IBM加速材料發現和開發的更大計劃的一部分。Ruch說：“這種機器輔助解釋測量數據可能對未來的實驗室有用，在實驗室分析中使用機器學習有很大的潛力。如果機器可以幫助解釋測量結果，那么你可以找到如何自動合成化合物，并指導機器人實驗室生產這些化合物。你可以對新型材料產生新的假設，這些材料可能具有更好的性能或由更可持續的物質制成。加快解釋數據的過程可以幫助實現創新循環的自動化。”

原文標題：IBM研發“電子舌頭” 可分析液體的化學成分

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