Nature | 机器学习助力基于石墨烯的ISFET器件的可靠性！

随着化学传感技术的快速发展，离子敏感场效应晶体管（ISFETs）作为一种高灵敏度的化学传感器受到广泛关注。ISFETs通过将化学溶液中离子浓度的变化转化为电信号，使其在环境监测、医疗诊断和食品安全等领域具有重要应用潜力。ISFETs的主要优势在于其高灵敏度和可扩展性，然而，实际应用中仍然存在一些问题。特别是，在传感器制造过程中，由于材料性质、环境条件和设计因素的影响，ISFETs的可靠性受到循环到循环、传感器到传感器及芯片到芯片的变异影响，这些非理想因素制约了ISFET在商业化应用中的广泛采用。

为了解决这些挑战，科学家们开始探索将机器学习算法与ISFET技术相结合的方法。通过利用机器学习的强大数据处理能力，研究人员能够分析和理解ISFETs生成的大量数据，进而改善传感器的性能。具体而言，一些研究集中在利用人工神经网络（ANN）来识别和分类化学信号，揭示了传统人类衍生的性能指标所无法捕捉的特征。这样的研究为提高ISFET的敏感性、选择性以及一致性提供了新的思路。

为此，宾夕法尼亚州立大学帕克分校的Saptarshi Das教授团队在Nature期刊上发表了题为“Robust chemical analysis with graphene chemosensors and machine learning”的最新论文。本研究的目标是利用非功能化的基于石墨烯的ISFET作为测试平台，探讨如何通过机器学习技术来减轻ISFETs的变异性和提高其可靠性。作者首先以pH传感作为基准，通过统计分析和简单的机器学习算法评估与石墨烯ISFET传输特性相关的人类衍生的性能指标。

接着，利用训练好的ANN模型识别数据集中的关键特征，发现不同的ISFET特性区域在识别和区分类别中发挥着不同的作用。通过这种方法，作者能够将变异性减轻和分类的责任转移到机器学习模型上，从而实现单一传感器在多个应用场景下的有效部署，无需进行传感器校准或模型重新训练。

本文通过使用Keysight B1500A参数分析仪进行电气测量，发现了不同水果汁和酒类的ISFET（离子选择场效应晶体管）测量数据具有显著的特征，从而揭示了不同液体样品在化学成分上的差异。利用这一高精度仪器，作者成功提取了每种液体的ISFET转移曲线，为后续的分类与定量分析奠定了基础。

针对果汁和酒类样品中的复杂成分，通过多种微观机理表征方法，作者深入研究了ISFET响应与样品成分之间的关系。具体而言，针对果汁分类任务，作者使用k-NN和ANN（人工神经网络）模型对样品进行分类，结果表明，不同水果的ISFET测量数据可以有效区分，且分类精度达到了令人满意的水平。此外，通过SHAP分析，作者深入理解了各个特征对于分类决策的贡献，从而挖掘出特定成分对样品特征的影响。

在此基础上，作者结合了不同的表征手段，包括z变换预处理、k-NN算法、以及ANN模型，最终获得了针对果汁和酒类的分类准确率。这些结果不仅显示了ISFET技术在液体样品分类中的有效性，还为该领域的应用提供了新的视角，特别是在饮品质量控制和成分分析方面。

总之，经过全面的电气表征与数据分析，本文深入分析了ISFET在饮品识别与成分分析中的潜力，进而制备出基于ISFET的新型传感器材料。这一新材料的成功开发，最终推动了食品质量监测技术的进步，提升了饮品行业的科学检测水平，为实现更精准的饮品分类与质量保障打下了基础。通过本研究，作者展示了ISFET技术在食品科学领域的重要应用，并为今后的研究提供了新的思路和方向。

ISFET的高灵敏度和可扩展性，使其在环境监测、医疗诊断及食品安全等领域表现出色，而机器学习则通过分析大量数据，提升了对传感器性能变异的识别和应对能力。这种结合不仅提高了传感器的可靠性，还拓展了其在实际应用中的适用范围。

其次，利用非功能化的石墨烯基ISFET进行机器学习训练，展现了机器学习在食品行业中对食品掺假、变质及安全问题的有效检测能力。这种方法的成功应用表明，传统传感器技术可以通过先进的数据分析手段实现重大突破，从而降低人工干预和误差，提升数据的准确性和实时性。

最后，随着技术的不断进步，未来的ISFET与机器学习的深度融合，能够推动更加智能化的传感器系统的诞生，帮助作者应对复杂的环境变化和健康挑战，为科学研究和工业应用开辟新的方向。