Max Home IndustryЧеловеческий нос и его способность обонять — удивительная вещь.
В каждом носу имеется около 400 обонятельных рецепторов, которые, как говорят, способны улавливать около триллиона различных запахов.
Воспроизвести такой уровень сенсорных знаний в научном оборудовании — непростая задача.
Тем не менее, благодаря недавним достижениям в области искусственного интеллекта (ИИ), новейшие электронные носы — высокотехнологичные датчики, которые могут обнаруживать и сообщать о конкретных запахах — быстро улучшают свои уровни скорости и точности.
Их сторонники говорят, что они могут изменить безопасность пищевых продуктов.
Распространенными типами потенциально смертельных бактерий пищевого происхождения являются сальмонелла и кишечная палочка. Оба они обладают своей собственной «электронной личностью», говорит профессор Раз Елинек, соавтор электронного носа под названием Sensifi и профессор химии в Университете Бен-Гуриона в Негеве, Израиль. «У них есть свой собственный электрический сигнал».
Электронные носы одноименной израильской компании содержат электроды, покрытые наночастицами углерода. Они обнаруживают запахи или летучие органические соединения (ЛОС), выделяемые бактериями.
Различные штаммы бактерий производят разные отпечатки ЛОС, которые, в свою очередь, создают разные электрические сигналы в машине Sensifi. Затем это фиксируется системой программного обеспечения искусственного интеллекта, которая сверяет данные со своей постоянно растущей базой данных и уведомляет пользователя.
Компания Sensifi, запущенная в начале этого года, надеется, что она сможет изменить борьбу с инфекциями в пищевой промышленности. Ее исполнительный директор Моди Пелед говорит, что в настоящее время производителям продуктов питания в большинстве случаев приходится отправлять образцы в лабораторию для тестирования, а затем ждать несколько дней, чтобы получить результаты.
Напротив, электронные носы Sensifi могут использоваться непосредственно на месте, и, как говорят, они дают результаты менее чем за один час. Компания не назвала цены на свои машины, но заявляет, что они будут «недорогими». Вместо этого фирма намерена зарабатывать большую часть своих денег на абонентской плате.
«Методы тестирования в пищевой промышленности остаются неизменными на протяжении 40–50 лет», — говорит Пелед. «До сих пор ИИ по-настоящему не вошел в сегмент тестирования этого рынка».
Прочтите дополнительные истории об искусственном интеллекте.
Пищевое отравление остается серьезной проблемой во всем мире. В США 48 миллионов человек, или каждый шестой, ежегодно заболевают болезнями пищевого происхождения. Из них 128 тысяч госпитализированы, а 3 тысячи человек умирают.
Подсчитано, что в Великобритании ежегодно регистрируется 2,4 миллиона случаев пищевых отравлений и около 180 случаев смерти.
«Люди говорят, что главными виновниками являются мясо, птица и рыба», — говорит Пелед. «Но если вы посмотрите на самого большого убийцу пищевой промышленности США за последние пять-десять лет, то это салат ромэн.
«И чем больше индустриализируется продовольственный рынок, тем больше он будет быть восприимчивыми к патогенам».
В немецкой фирме NTT Data Business Solutions появился новый способ обучения искусственного интеллекта, который приводит в действие разрабатываемый ею электронный нос, — кофе.
В одном тесте технические специалисты потратили три дня, подкладывая порошок растворимого кофе рядом с датчиками ИИ. Затем ИИ должен был определить один из трех вариантов — хороший кофе, плохой кофе (кофе с добавлением уксуса) и отсутствие кофе вообще.
«Запах — это не просто газ, это уникальная комбинация газов, — говорит Адриан Кострц, менеджер по инновациям фирмы. — И очень часто существуют вариации или очень небольшие различия в том, как вещи пахнут».
Датчики NTT установлены на пластиковой модели человеческого носа, напечатанной на 3D-принтере. Компания тренирует свой искусственный интеллект с помощью кофе и других продуктов питания, чтобы он мог знать, как они должны пахнуть, когда они есть. свежий и в хорошем состоянии, которое, по словам фирмы, является «эталонным значением запаха».
Идея состоит в том, что электронный нос NTT можно использовать не только для выявления любых инфекций, но и для определения того, насколько свежими (или нет) являются продукты питания. Это поможет супермаркетам или кафе знать, что продавать в первую очередь, если на товаре не указан срок годности.
«Знание эталонного значения запаха поможет пищевой промышленности соответствующим образом адаптировать производство, хранение, сбор урожая и процессы», — добавляет Костж.
Однако некоторые эксперты по искусственному интеллекту говорят, что, хотя новейшие электронные носы работают хорошо, они вряд ли увидят значительный спрос, поскольку пожары с едой, скорее всего, будут отложены из-за их стоимости.
«Если вы говорите о развертывании всемирной сети небольших детекторов, от комплектации до хранения и доставки, вы должны подумать, как это повлияет на бизнес-модель», — говорит Винсент Питерс, основатель и главный дизайнер американской исследовательской компании в области искусственного интеллекта Inheritance AI.
«Сохранится ли бизнес, если вам придется внедрять и поддерживать эту технологию? Будет ли руководство цепочки поставок реализовывать ее? Будет ли прибыль?»
Между тем, коллега-эксперт по искусственному интеллекту Кьелл Карлссон из лаборатории данных Domino в Сан-Франциско говорит, что электронным носам потребуется сложная точная настройка для каждого объекта, над которым они работают. «Это чрезвычайно сложная задача в отрасли, которая не известна внедрением новых технологий», — говорит он.
Однако подобный скептицизм не обескураживает некоторых предпринимателей.
В Новой Зеландии компания Scentian Bio утверждает, что скопировала усики насекомых для разработки своих «биосенсоров». Это привело к тому, что он реплицировал белки насекомых и включил их в свои датчики запаха.
Эндрю Краличек, основатель и технический директор фирмы, говорит, что в результате этой биотехнологии ее сенсоры «в тысячи раз чувствительнее, чем собачий нос».
Он добавляет: «Мы можем использовать эту основанную на биосенсорах технологию практически везде — при контроле качества пищевых продуктов и вкусовых добавок, обнаружении пищевых патогенов, неинвазивной быстрой диагностике заболеваний, устойчивом сельском хозяйстве, а также мониторинге окружающей среды и здоровья».