myle.vnreview
Writer
Trang tin công nghệ Techxplore đã đăng một bài viết hôm 17/6 đưa tin một nhóm nghiên cứu tại Đại học California (Mỹ) đã phát triển một con chip khứu giác điện tử có thể phân biệt chính xác hơn giữa thực phẩm bị hỏng (như thịt gà và sữa) và các chất gây dị ứng phổ biến (như các loại hạt) so với khứu giác của con người.
Con chip này tích hợp một mảng gồm 16 cảm biến khí thu nhỏ, mỗi cảm biến được phủ một lớp màng cảm biến khác nhau. Khi tiếp xúc với một hỗn hợp khí cụ thể, nó sẽ tạo ra một mô hình tín hiệu điện độc đáo do phản ứng hóa học.
Vì mỗi cảm biến là một mô-đun phản hồi cho một phân tử khí cụ thể, nghiên cứu sinh tiến sĩ Carla Bassil ví hệ thống này như một "mũi kỹ thuật số".
D là ảnh quang học được chụp từ mỗi cảm biến gắn trên mũi nhân tạo, và E là ảnh phóng đại của một trong các cảm biến đó.
Nhóm nghiên cứu đã sử dụng các mô hình học máy để huấn luyện con chip, với dữ liệu huấn luyện bao gồm phổ mùi hương của bảy loại thực phẩm: dâu tây, việt quất, chuối, quả ******, hạt phỉ, hạt điều và đậu phộng.
Ngoài ra, mô hình này cũng học được đặc điểm của khí thối rữa từ thịt gà tươi, sữa và trứng, cũng như từ trứng để ở nhiệt độ phòng trong 24 hoặc 48 giờ.
Kết quả thử nghiệm cho thấy con chip có thể nhận diện được một quả ****** chỉ nặng 0,05 gram (khoảng một phần trăm kích thước của một quả ****** đã bóc vỏ thông thường) trong một môi trường mùi phức tạp (như trong món salad hoặc bánh ngọt). Nhóm nghiên cứu cũng chỉ ra rằng độ chính xác của nó trong môi trường mở (như tủ lạnh chứa nhiều loại thực phẩm thối rữa cùng một lúc) vẫn cần được kiểm chứng thêm.
Con chip này tích hợp một mảng gồm 16 cảm biến khí thu nhỏ, mỗi cảm biến được phủ một lớp màng cảm biến khác nhau. Khi tiếp xúc với một hỗn hợp khí cụ thể, nó sẽ tạo ra một mô hình tín hiệu điện độc đáo do phản ứng hóa học.
Vì mỗi cảm biến là một mô-đun phản hồi cho một phân tử khí cụ thể, nghiên cứu sinh tiến sĩ Carla Bassil ví hệ thống này như một "mũi kỹ thuật số".
D là ảnh quang học được chụp từ mỗi cảm biến gắn trên mũi nhân tạo, và E là ảnh phóng đại của một trong các cảm biến đó.
Nhóm nghiên cứu đã sử dụng các mô hình học máy để huấn luyện con chip, với dữ liệu huấn luyện bao gồm phổ mùi hương của bảy loại thực phẩm: dâu tây, việt quất, chuối, quả ******, hạt phỉ, hạt điều và đậu phộng.
Ngoài ra, mô hình này cũng học được đặc điểm của khí thối rữa từ thịt gà tươi, sữa và trứng, cũng như từ trứng để ở nhiệt độ phòng trong 24 hoặc 48 giờ.
Kết quả thử nghiệm cho thấy con chip có thể nhận diện được một quả ****** chỉ nặng 0,05 gram (khoảng một phần trăm kích thước của một quả ****** đã bóc vỏ thông thường) trong một môi trường mùi phức tạp (như trong món salad hoặc bánh ngọt). Nhóm nghiên cứu cũng chỉ ra rằng độ chính xác của nó trong môi trường mở (như tủ lạnh chứa nhiều loại thực phẩm thối rữa cùng một lúc) vẫn cần được kiểm chứng thêm.
