美国加州大学伯克利分校的研究人员开发出一种基于片上气体传感器阵列和机器学习的新型“电子鼻”，其能够检测出变质食品和食品过敏原所产生气体，并且能力优于人类的鼻子。
新型“电子鼻”原型
我们大多数人都曾通过闻气味来判断一瓶刚过保质期的牛奶或一盒放了一周的外卖是否还能食用。尽管人类的嗅觉相当敏锐，但也并非总能察觉一切。在美国，每年都有数百万人因食用未煮熟或变质食物中滋生的食源性病原体而致病。
据麦姆斯咨询报道，近期，美国加州大学伯克利分校（UC Berkeley）研发出了一种新型“电子鼻（e-Nose）”——这是一种具有完全不同敏感层的16元件单片集成芯片，实现了真正的异构阵列。该电子鼻还融合了机器学习模型，能够比人类鼻子更精准地检测出与食物变质相关的气味，从而造福我们的肠胃。此外，该电子鼻还能探测出常见的食物过敏原（例如核桃和花生），这对过敏体质者而言至关重要，因为接触这些过敏原可能危及生命。这项关于电子鼻的研究论文以“Scalable multiplexed machine learning gas sensor chips for food classification”为题，发表在Science Advances期刊上。
加州大学伯克利分校Carla Bassil
上述研究论文的主要作者、加州大学伯克利分校博士生Carla Bassil说道：“配备了可通过智能手机控制的智能冰箱，将是这项电子鼻技术极佳的应用场景。试想一下，如果你的冰箱能提醒你：‘西兰花快坏了，最好赶紧吃掉’，或者‘鸡肉只剩最后一天保质期了’，那该多好啊！”
这款新型电子鼻由包含16个片上气体传感器的阵列组成，如下图所示，每个气体传感器对不同组合的气体化合物具有独特的响应特性。
(A) 电子鼻的横截面结构；(B) 包含16个片上气体传感器的完整阵列的功能化材料分布图；(C) 采用滴涂法沉积功能化材料；(D) 片上气体传感器阵列的光学图像；(E) 经ITO功能化处理的传感器的光学图像；(F至I) 用于食品分类的ML-SCENT系统的全流程演示。
该电子鼻记录每种气体敏感材料的响应，并利用机器学习模型，学习哪些响应组合与特定的食物或气味相关联。
Carla Bassil在加州大学“Grad Slam”学术演讲中介绍其研究时说道：“你可以把该电子鼻想象成一组数字味蕾，其中的每个气体传感器都能针对接触到的气体分子产生独特的响应。这16个气体传感器各自覆盖有不同的敏感薄膜，其工作原理是将传感器表面与气体分子之间发生的化学反应转化为电信号。”
Carla Bassil利用机器学习技术训练了一个嗅觉模型，使其能够识别与七种不同食物相关的传感器响应特征，包括草莓、蓝莓、香蕉、核桃、榛子、腰果和花生。此外，她还训练该模型识别生鸡肉、牛奶和鸡蛋的气味，涵盖了新鲜状态以及在室温下放置24小时和48小时后的不同状态。
Carla Bassil发现，该电子鼻的灵敏度极高，能够探测到仅0.05克的核桃（这一重量约为一颗普通去壳核桃的百分之一）。不过，她尚未在存在其它干扰气体的环境下测试该电子鼻的灵敏度，例如核桃处于沙拉或蛋糕中，或者变质食物与其它食物一同存放在冰箱里的情况。
Carla Bassil表示：“我们的构想是利用气体传感器的相对选择性，结合机器学习的模式识别能力，来区分与每种食物相关的气体‘指纹’。最终，我们将得到一种灵敏度和客观性都远超人类嗅觉的传感器。”
尽管“电子鼻”这一概念早在20世纪80年代就已提出，但要将该技术真正实现应用却并非易事。制造单一气体传感器（例如家中常见的一氧化碳传感器）相对简单，但要将多种不同的敏感薄膜集成到同一颗芯片上，难度则要大得多。
Carla Bassil克服了诸多技术难题，其方法是采用碳纳米管（CNT）而非金属氧化物（MOx）作为导电材料。碳纳米管能够形成厚度仅为几纳米的薄层——这相当于仅由少数几个原子层构成，其厚度约为人类头发直径的百分之一。碳纳米管的大比表面积赋予了其许多独特的性质，包括在室温下即具备极高的灵敏度。
由于采用室温工作的器件设计，Carla Bassil能够选用更多种类的气敏材料，包括那些在高温下易发生降解的材料（如聚合物）。此外，这也让她能够利用一种名为“滴涂法（drop casting）”的简单工艺来制造传感芯片，而无需依赖更为复杂的技术。
Carla Bassil说道：“我们的电子鼻技术真正具备可扩展性的优势在于，我们既能使用多种不同类型的气体敏感材料，又能通过单一工艺将它们全部沉积到芯片上。”
Carla Bassil还为该电子鼻开发了iPhone手机应用程序（App），计划在更多样化的环境中测试电子鼻，并持续提升其灵敏度与可靠性。
https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.aec7965
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