Pesquisadores do Laboratório de HSE de Pesquisa Espacial, Tecnologias, Sistemas e Processos aplicaram sistemas de inteligência artificial de aprendizado rápido para reconhecimento de odores e desenvolveram um dispositivo eletrônico de nariz capaz de reconhecer os padrões olfativos de uma ampla gama de produtos químicos. Além de discriminar entre diferentes misturas de gases, o nariz eletrônico será capaz de capturar e memorizar novos cheiros. De acordo com cientistas de HSE, o produto de sua pesquisa provavelmente beneficiará os serviços de segurança e o público.

Dispositivos eletrônicos de nariz são analisadores de gás usados ​​para medir a composição qualitativa e quantitativa de misturas de gases. A inovação dos cientistas de HSE é que seu dispositivo é baseado em matrizes de sensores semicondutores sensíveis a gás de estado sólido e usa uma rede neural de IA de aprendizagem rápida. A tecnologia proposta é altamente precisa na análise de misturas de gases e imita a função olfativa dos organismos vivos, lembrando novos cheiros e reconhecendo-os facilmente depois.

"Existem muitos sensores de gases e odores disponíveis, mas eles são projetados para reconhecer apenas um cheiro específico, "diz Vladimir Kulagin, professor do MIEM HSE. "Por exemplo, sensores de metano podem detectar um aumento neste gás e alertar os trabalhadores da mina subterrânea sobre o perigo, mas se confrontado com uma mistura de gás, este sensor só reconhecerá o metano e ignorará os outros componentes. Isso pode ser um problema, uma vez que muitos gases são perigosos quando misturados com outros gases. Os pesquisadores do MIEM HSE agora estão trabalhando em algoritmos, soluções de software e técnicas para reconhecimento de odores de redes neurais. Nosso principal objetivo no momento é aumentar a gama de padrões olfativos que o dispositivo pode reconhecer, permitindo-lhe aprender novos cheiros e guardar essas informações na memória. Essencialmente, queremos ensinar o dispositivo a discriminar entre misturas de gases perigosos e não perigosos e memorizá-los rapidamente. Para este propósito, precisa conhecer as características de cada gás. "

É assim que vai funcionar. Se o dispositivo captar um cheiro que não reconhece, a IA pesquisará em seu banco de dados o cheiro semelhante mais próximo determinado pela menor distância de Hamming para qualquer código de cheiro conhecido. Onde não existe um segundo próximo, o que significa que as distâncias entre os códigos excedem a distância de Hamming em todas as redes neurais, o dispositivo identificará o cheiro como sendo novo.

Nesse caso, o novo padrão olfativo será carregado no banco de dados e uma nova rede neural treinada para esse cheiro. Como resultado, tanto a aprendizagem automática de novos cheiros quanto um reconhecimento mais preciso são alcançados. Onde um novo cheiro corresponde a dois padrões diferentes no banco de dados, aquele cujo código está mais próximo do código de referência pela distância de Hamming (com base no número de coincidências de bits) é o preferido. Outra vantagem é a possibilidade de corrigir erros de nariz eletrônico devido ao envelhecimento da matriz de sensores de gás.

As aplicações potenciais do dispositivo são generalizadas e incluem monitoramento ambiental, detectar ameaças terroristas a pessoas e instalações, aviso prévio de desastres tecnogênicos, instrumentos de bordo de aeronaves ou espaçonaves, tecnologia para monitorar a qualidade da matéria-prima, e controle de odores para processos industriais.