Российские ученые создали уникальную систему распознавания запахов

Комментирует Владимир Кулагин, профессор МИЭМ НИУ ВШЭ: «Датчиков газа, запахов существует великое множество. Но они все настроены на распознавание только одного определенного запаха. Допустим, у шахтеров есть датчики на метан, и когда появляется этот газ, устройство его четко фиксирует и сообщает об опасности. Но как только датчику предстоит распознать смесь газов, — начинаются проблемы».

В основе устройства твердотельные газочувствительные матрицы, состоящие из полупроводниковых датчиков, и быстрообучаемый нейросетевой искусственный интеллект. Точность анализа достаточно высока, несмотря на многокомпонентность исследуемых образцов. В общей сложности «нос» распознает 16 запахов. Если вдруг появляется запах, частично попадающий под характеристики нескольких запахов, система заявляет об обнаружении неизвестного для нее запаха.

Тогда образ нового запаха помещается в базу данных и для этого запаха обучается новая нейронная сеть. Если же в базе данных обнаружено два варианта близких образов запаха, то предпочтение отдается тому запаху, чей код ближе к эталонному.

Комментирует Владимир Кулагин, профессор МИЭМ НИУ ВШЭ: «Датчиков газа, запахов существует великое множество. Но они все настроены на распознавание только одного определенного запаха. Допустим, у шахтеров есть датчики на метан, и когда появляется этот газ, устройство его четко фиксирует и сообщает об опасности. Но как только датчику предстоит распознать смесь газов, — начинаются проблемы».

В основе устройства твердотельные газочувствительные матрицы, состоящие из полупроводниковых датчиков, и быстрообучаемый нейросетевой искусственный интеллект. Точность анализа достаточно высока, несмотря на многокомпонентность исследуемых образцов. В общей сложности «нос» распознает 16 запахов. Если вдруг появляется запах, частично попадающий под характеристики нескольких запахов, система заявляет об обнаружении неизвестного для нее запаха.

Тогда образ нового запаха помещается в базу данных и для этого запаха обучается новая нейронная сеть. Если же в базе данных обнаружено два варианта близких образов запаха, то предпочтение отдается тому запаху, чей код ближе к эталонному.