科學家們開發出一種基於石墨烯的設備，能夠以接近人類的準確度進行味覺識別，這一突破使人工感知技術更接近人類能力。
該系統利用機器學習來解釋化學信號並分類味道，甚至能識別未曾接觸過的味道。
這項發明的特點在於其能夠在潮濕環境中運作，這是人工味覺系統中的首次創新。此特性使其能更好地模擬人類口腔內的真實味蕾功能。
即時味覺感知
該設備由層狀氧化石墨烯構成，置於納米流體結構中。與早期的嘗試不同，這一系統將感知和計算整合到一個平台中，使之比傳統的人工舌頭更具一體性。
氧化石墨烯與純石墨烯一樣，當暴露於不同化學物質時會產生電反應。
研究團隊使用160種與常見味道特徵相關的化學物質信號來訓練傳感器。這些信號被輸入到機器學習算法中，以建立每種味道如何改變材料導電性的記憶。
這種學習方法與人類大腦處理味蕾信號的方式相似。人類長期以來被認為能識別五種味道：甜、鹹、苦、酸和鮮。在2023年，科學家們增加了第六種味道：氯化銨。
人工舌頭專注於前四種味道，對已學習的味道識別準確率約為98.5%。當引入40種新味道時，其準確率在75%至90%之間。
研究人員還教會它識別更複雜的組合，包括咖啡和可樂中的味道。
石墨烯的電氣優勢
純石墨烯於2004年由Andre Geim和Kosta Novoslov首次分離，這一成就使他們獲得2010年諾貝爾物理學獎。其獨特的單層碳原子晶格結構提供了卓越的電氣、機械和化學性能。
新的傳感器利用氧化石墨烯對化學變化的敏感性。當接觸到味道化合物時，它能檢測到導電性細微變化，並在與機器學習結合時達到高效的模式識別。
研究者指出，“這一系統有潛力在未來恢復失去味覺的人的感知能力。”他們補充說，味覺喪失可能是由中風、病毒感染或退行性疾病引起的。
邁向實際應用
這一創新解決了早期人工味覺系統的一大局限，即感知和處理的分離。當前模型的統一結構使得味覺數據的解釋更快、更高效。
然而，該設備仍然是一個概念驗證，對於消費者或醫療用途而言仍然過於笨重和耗能。研究人員表示，下一步將涉及小型化和功率優化。
如果成功，該傳感器可在醫療以外的領域找到應用，如食品安全、質量控制，甚至機器人技術，無論在哪裡需要智能味覺識別。這項研究已發表於《美國國家科學院院刊》。
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