Có khả thi để xây dựng một máy tính có cảm giác vị giác? Để trả lời câu hỏi này, các nhà khoa học của IBM Research đã phát triển siêu ngon, một công cụ cảm nhận mùi vị hóa học. Nó thực hiện phân tích và phát hiện thành phần hóa học của chất lỏng bằng trạng thái “lưỡi điện tử”.
Máy tính có thể có cảm giác về vị giác?
“HyperTaste được lấy cảm hứng từ những tiến bộ trong AI và học máy để bắt chước các giác quan của con người như thị giác và thính giác để nhận dạng hình ảnh và diễn giải lời nói. Chúng tôi muốn giới thiệu một thấu kính mới dành cho cảm biến hóa học,” Patrick Ruch từ IBM Research, đồng tác giả của nghiên cứu, giải thích. học.
Mục tiêu là áp dụng phương pháp kết hợp, tương tự như phương pháp tiếp cận nhiều vị giác của lưỡi chúng ta, sau đó sử dụng thuật toán học máy để diễn giải đầu ra của các cảm biến đó. Nhóm nghiên cứu đã sử dụng một bảng mạch in có phần cứng dựa trên bộ vi điều khiển và một bộ 16 cảm biến polyme dẫn điện có khả năng thay đổi điện áp khi nhúng vào dung dịch. Các nhà nghiên cứu không ngừng nỗ lực tạo ra những chiếc máy tính giống con người; ai sẽ chiến thắng trong cuộc chiến giữa trí tuệ nhân tạo và trí tuệ con người, liệu công nghệ có thể thay đổi cuộc chơi có thể chơi được trò chơi này không?
Ruch cho biết: “Nó hơi giống với cách hoạt động của pin và gần giống như thể chúng tôi đang sử dụng chất lỏng mà chúng tôi muốn thử nghiệm làm chất điện phân”.
Mỗi cảm biến trong mảng tạo ra một dòng tín hiệu điện áp dành riêng cho chất lỏng mà nó được nhúng vào—dấu vân tay hóa học của nó. Các tín hiệu điện áp này được truyền qua ứng dụng di động đến máy chủ đám mây, nơi mô hình học máy huấn luyện và so sánh tín hiệu với cơ sở dữ liệu về các chất lỏng đã biết. Thuật toán sau đó truyền dự đoán trở lại ứng dụng trong vòng vài phút.
“Bạn không nhất thiết phải có phòng thí nghiệm để thực hiện việc này, tiết kiệm cả thời gian, chi phí và đẩy nhanh quá trình thử nghiệm. Ruch giải thích: Chúng tôi muốn sử dụng phần cứng di động, tối giản và chứng minh rằng trí thông minh của hệ thống cảm biến hóa học như vậy có thể được đẩy sang phía phần mềm.
Mặc dù đơn giản nhưng HyperTaste là một dự án khó thực hiện. Việc kết hợp nhiều thành phần của hệ thống cũng như tập hợp một nhóm liên ngành bao gồm các nhà điện hóa và nhà khoa học vật liệu để đánh giá cơ chế cảm biến của HyperTaste, các kỹ sư điện để thiết kế và xây dựng phần cứng cũng như các kỹ sư phần mềm về khoa học dữ liệu và triển khai là một thách thức.
Ruch cho biết: “Chúng tôi phải tích hợp tất cả các khả năng này vào nhóm và cũng tìm ra một ngôn ngữ chung để có thể hiểu được giao diện giữa các thành phần khác nhau này và các điểm chuyển giao”.
HyperTaste không nhằm mục đích phát hiện một loại hóa chất cụ thể; so với các cảm biến hóa học truyền thống khác như cảm biến pH và oxy, nó không nhằm mục đích nhận biết một hợp chất cụ thể.
“Nếu bạn muốn định lượng chính xác một hợp chất, phân tử hoặc độc tố cụ thể, HyperTaste có thể không phải là công cụ tốt nhất để sử dụng. Bạn có thể cần phải chọn một cơ chế cảm biến khác—cơ chế nhạy hơn một chút và có giới hạn phát hiện thấp hơn,” Ruch giải thích.
Dự án HyperTaste bắt đầu từ năm 2019
Việc phát minh ra HyperTaste có từ năm 2019, mặc dù hồi đó người ta chỉ có thể phân tích một số chất lỏng cụ thể. Giờ đây, nó có thể phân tích nhiều loại chất hơn.
“Trong những ngày đầu của dự án, chúng tôi phải nhúng thủ công mảng cảm biến nhiều lần vào các chất lỏng khác nhau để thu thập dữ liệu huấn luyện. Cuối cùng, chúng tôi chuyển sang thiết bị lấy mẫu tự động bằng rô-bốt với các cảm biến được gắn trên đó. Bộ lấy mẫu tự động có thể tự hoạt động 24/247 để nhúng cảm biến vào các chất lỏng khác nhau,” Ruch giải thích.
IBM đã thử nghiệm khả năng của HyperTaste trong việc phân biệt các loại nước khoáng đóng chai, phân loại nước ép trái cây theo loại và xếp hạng rượu vang theo nhãn hiệu và nguồn gốc. Ruch nhóm các ứng dụng trong tương lai của HyperTaste thành bốn loại: xác thực để xác minh nguồn chất lỏng và loại bỏ hàng giả; kiểm soát chất lượng để xác nhận chất lượng đồ uống nhất quán; đổi mới để phát triển hương vị mới và giám sát.
“Ý tưởng là để chứng minh rằng HyperTaste có thể tự động theo dõi thành phần hóa học của đại dương theo thời gian và lộ trình di chuyển để có thể đưa ra nhận định về những thứ như axit hóa đại dương. Một số kỹ thuật đã phải được thực hiện để đảm bảo nước biển có thể được bơm lên từ đại dương để lấy mẫu trên tàu, nhưng tin tốt là hệ thống vẫn hoạt động trong suốt hành trình. Chúng tôi mong muốn được phân tích dữ liệu một khi chúng tôi có được nó,” Ruch giải thích.
IBM đang đầu tư vào HyperTaste như một phần trong nỗ lực lớn hơn nhằm tăng tốc độ khám phá và sáng tạo vật liệu.
“Loại giải thích dữ liệu đo lường được hỗ trợ bằng máy này có thể hữu ích cho phòng thí nghiệm trong tương lai và có rất nhiều tiềm năng để sử dụng máy học trong phân tích trong phòng thí nghiệm. Nếu một chiếc máy có thể giúp giải thích các phép đo thì bạn có thể tìm ra cách tự động tổng hợp các hợp chất và hướng dẫn các phòng thí nghiệm robot sản xuất các hợp chất đó. Bạn có thể tạo ra các giả thuyết mới về các loại vật liệu mới có thể có đặc tính tốt hơn hoặc được làm từ các chất bền vững hơn. Ruch cho biết: Việc đẩy nhanh quá trình diễn giải dữ liệu có thể giúp tự động hóa chu trình đổi mới.
Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về AI, hãy xem những tiền thân tuyệt vời của Trí tuệ nhân tạo. Nhân tiện, các cơ quan quản lý cũng rất bận rộn về chủ đề này. Bạn có biết Châu Âu đang chuẩn bị Đạo luật AI của EU?
