新兴的嗅觉传感器能为我们带来哪些好处？

作者：David Pike

传感器在当代技能中霸占着至关主要的地位，可为机器供应正常运行所需的信息。
此新一代技能构成了物联网 (IoT) 的一部分，在物联网中，机器会网络有关自身及环境的数据，并共享这些数据以创建自主设备网络。
物联网依赖于这种共享信息和反馈，传感器的主要性也就日益凸显出来。

长期以来，设计师们一贯致力于为机器供应等同于人类感官的功能。
人脑可以很好的理解觉得器官所网络到的信息。
然而，人工智能传感器每每须要更繁芜的功能。
如果没有现在的处理能力，早期的传感器就无法解读它们网络到的信息。

包括光传感器和靠近传感器在内的许多此类设备都受到了进一步的限定，由于它们依赖于清晰的视线，或者在某些情形下，还要依赖于物理打仗才能正常事情。
随着当今技能水平的不断提高，特殊是最近在实用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 方面取得的进展，设计职员将无法只依赖大略的传感技能。

为机器授予嗅觉感官

嗅觉是对空气中悬浮的低浓度分子进行化学剖析的一种形式。
当这些分子碰着鼻子中的受体时，受体就会向大脑中卖力嗅觉识别的部分通报旗子暗记。
嗅觉的灵敏度取决于受体的浓度，而受体的浓度因物种而异。
例如，狗的鼻子比人类的灵敏很多，狗可以识别出人类无法察觉的化学物质浓度。
然而，嗅探犬在工业环境中的代价也是有限的。

作为一种检测方法，嗅觉传感用具有多功能和独特的上风。
与图像识别和其他基于视觉的技能不同，气味不依赖于视线，因此气味无需侵入性程序即可从遮蔽物中检测出来。

实际生活中的利用

嗅觉与传统的化学剖析技能（例如利用物理棉签检测麻醉品或其他物质）密切干系。
利用这种方法时，须要利用无菌装置采集样本，然后将样本送至剖析机器。
这种方法不仅耗时，还哀求操作职员能够打仗到正在取样的物体。
对付乘客或货色能自由流动的机场运用，这一过程会给常常出差的乘客造成一些困扰。
因此，须要安检职员进行抽查。

嗅觉不须要身体打仗。
因此，嗅觉传感器可以不引人把稳地支配在安检区周围，网络有关搭客或行李的信息。
这些传感用具有一个包含所有须要关注的化学特色的数据库，以及实时剖析大量样本的处理能力，因此安检职员可以只拦截那些检测到有化学物质痕迹的乘客，让其他乘客轻松通过。

许多其他运用都可以利用这种无需物理打仗的特点。
例如，有些小型传感器可以安装在无人驾驶翱翔器 (UAV) 上。
UAV的机载传感器能够探测出人类无法觉得到的超低浓度化学物质，因此可以对UAV进行编程，使其能够穿越广阔的区域，搜索特定的气味，并利用新的5G或卫星通信进行实时报告。
从野火的早期探测到农业入侵物种的识别，这项技能的实用性还受限于其化学特色数据库和传感器的灵敏度。

嗅觉传感器还可以与热成像等其他非打仗式技能搭配形成一整套传感器。
在无人机上利用这样的组合，可以让干系部门对遭受自然磨难的地区快速启动应急相应做事。
利用这种技能组合，接济职员可以快速找到幸存者，避免错过最佳接济机遇。

工业及医疗环境中的利用

工业领域也在采取嗅觉传感器。
许多工业流程都有可能会产生有害的副产物。
嗅觉传感器可以监测空气状况，突出显示有害化学物质的危险积聚，并且还能供应有关工业流程本身的有用信息。
例如，检测到大气中含有高浓度的未燃烧燃料，解释某项功能的能源利用率低而导致燃烧不完备。
嗅觉传感器与新一代人工智能技能相结合，可以在没有人工干预的情形下供应问题预警以及建议的补救方法。

这种运用乃至可以延伸到监测机器本身的运行状况。
例如，机器破坏产生的高温会导致润滑脂中的润滑油流失落，留下干燥、结壳的皂基，从而导致卡去世。
通过检测润滑油化学身分变革所产生的气味，可以在故障发生前创造问题，从而安排预防性掩护。

嗅觉传感器另一个备受关注的运用便是医疗保健领域。
随着医疗技能的不断进步，只管治疗技能有所改进，但早期诊断仍是确保患者得到最佳临床疗效的最有力工具。

从癌症到糖尿病，许多疾病都会对人体的化学身分产生影响，有些狗乃至能在身体涌现症状之前就嗅到这些变革。
同样，利用传感器检测气味的变革可以供应关键的早期诊断，从而大大提高有效治疗和康复的机会。
这些传感器的非打仗、非侵入性特点进一步提高了其实用性。
它们可以在初诊期间利用，而不会像传统的血液或组织剖析技能那样造成治疗耽误。

技能与工艺

有机嗅觉受体（如人鼻中的嗅觉受体）是如何检测和识别气味的，目前尚不完备清楚。
只管如此，我们确实知道鼻子中的嗅觉感想熏染器神经细胞都具备识别一种特定分子的功能，开拓职员正在考试测验通过各种方法来复制这种功能。

这些传感器识别特定分子的详细过程因技能而异。
有些技能利用有机半导体，因其电气特性在打仗特定分子时会发生可预测的变革。
此外，还可以采取质谱法，即将样品置于电子流中，电子将样品电离成带正电荷的碎片，然后根据其质量电荷比进行分离。
由于每种元素在这些条件下的表现各不相同，我们可以根据显示的光谱特色，识别个中存在的各个分子。

其余，还有些系统利用超快气相色谱法进行检测，即将样品溶解在流体溶剂中，其组成身分会以不同的速率分离，形成显示样品身分的光谱。

前辈的打算技能将有助于实现快速剖析以实时供应所需的结果。
英特尔等公司正在努力探索模拟人脑的神经构造和运作办法，以创造能够应对普通人类活动的情形和抽象化的技能。
英特尔Loihi 2芯片组采取了一种称为神经形态打算的技能，芯片的构造与人脑的构造一模一样。
这种繁芜性有望让人工智能能够灵巧处理传感器所网络的大量信息。

Koniku公司是一家生物技能公司，它研制了一种采取合成生物学与硅技能相结合的方法，生产出能够绘制常见挥发性有机化合物舆图的设备。
Koniku将这种技能称为“嗅觉机器人”，能够自主、智能地解读空气。
通过对生物神经元中的蛋白质进行工程设计，使蛋白质与粒子之间产生精确的相互浸染，生物细胞就能发挥传感器、放大器和生物旗子暗记处理器的浸染。
希望这项技能能够作为自主单元支配，以供应一系列运用所需的功能。

无论利用哪种方法，任何气味传感器的关键哀求都是能够准确检测到一系列分子，如繁芜有机化合物中的分子。
然后，对这些分子的组合进行剖析和比较，以确定详细的气味并得出结论。

结论

我们越来越依赖机器来帮助我们做出繁芜的决策。
我们必须为这些机器配备所需的技能，以网络做出这些决策所需的信息。
因此，传感器在浩瀚运用中发挥着越来越主要的浸染。

除了传统的视觉传感器外，工程师们还在利用嗅觉传感器等替代方法。
与前辈的处理能力相结合，嗅觉传感用具有一系列优于其他技能的上风。
它们既不须要物理视线，也不须要物理打仗。

嗅觉传感器与其他技能相结合，为机器系统供应所需的反馈，帮助我们改进生活。

作者简介

David Pike因其对互连行业的激情亲切和极客精神而有名遐迩，他的网名是Connector Geek。