«Էլեկտրոնային քիթ» ԱԲ-ի հիման վրա. մշակվել է արհեստական հոտառությամբ սարք

Օհայոյի համալսարանի հետազոտողները ներկայացրել են Scentronic տեխնոլոգիան, որը թույլ է տալիս ճանաչել հոտերը, դրանց թվային բնութագրերը փոխանցել ինտերնետի միջոցով և վերարտադրել բույրը մեկ այլ սարքի վրա։ Մշակումը կարող է կիրառություն գտնել բժշկության, վիրտուալ իրականության, օծանելիքի և կոսմետիկայի արդյունաբերության, ինչպես նաև ռեստորանային բիզնեսում և սննդամթերքի առցանց առևտրում։

Համակարգը միավորում է էլեկտրոնային քիթը, արհեստական բանականության (ԱԲ) ալգորիթմները և հոտերի վերարտադրման կոմպակտ սարքը։ Էլեկտրոնային քիթը հագեցած է վեց գազային տվիչներով, որոնք արձագանքում են ցնդող օրգանական միացություններին՝ նյութերին, որոնք ձևավորում են հոտերը։ Ստացված ազդանշանները վերլուծվում են մեքենայական ուսուցման ալգորիթմների միջոցով, որոնք որոշում են, թե որ կատեգորիային է պատկանում ճանաչված բույրը։

Փորձարկումների ընթացքում հետազոտողներն օգտագործել են հինգ հոտ՝ գարեջրի, տորթի, սուրճի, նարնջի և կարմիր գինու։ Ամենամոտ հարևանների ալգորիթմը (k-NN) ճշգրտորեն դասակարգել է թեստային ընտրանքի բոլոր նմուշները։ Ճանաչումից հետո տվյալները Wi-Fi-ի միջոցով ամպային համակարգով փոխանցվում են հեռավոր սարքին։

Ինչպես է վերարտադրվում հոտը

Ընդունող կողմում հատուկ գեներատորը բուրավետ հեղուկը վերածում է մանրցրված աերոզոլի՝ պիեզոէլեկտրական ցողիչի միջոցով։ Այսպիսով, օգտատերը կարող է զգալ այն հոտը, որը ճանաչվել և փոխանցվել է մեկ այլ սարքից։ Հեղինակները մշակել են կրելի և կոմպակտ սարքերի մի քանի տարբերակ, այդ թվում՝ ապարանջանի, կախազարդի և դյուրակիր սարքի տեսքով։ Համակարգը կարող է աշխատել նաև մի քանի բուրավետ ալիքներով։

Կարևոր է, որ ինտերնետի միջոցով փոխանցվում են ոչ թե հոտի բուն մոլեկուլները, այլ ճանաչված բույրի թվային տվյալները։ Ընդունող սարքում հոտը վերարտադրվում է նախապես պատրաստված բուրավետ հեղուկների միջոցով։ Հետևաբար, տեխնոլոգիան առայժմ ի վիճակի չէ ճշգրտորեն փոխանցել ցանկացած հոտ կամ վերարտադրել բարդ կոմպոզիցիան իր բոլոր նրբերանգներով։

Բժշկությունից մինչև օծանելիք և ռեստորաններ

Scentronic-ի կիրառման հնարավոր ուղղություններից մեկը բժշկությունն է։ Համակարգը կարող է օգնել հեռակա կարգով գնահատել հոտառությունը և որոշել հոտերի նկատմամբ զգայունության շեմը։ Հոտառության խանգարումները կարող են առաջանալ վիրուսային վարակներից, գլխի վնասվածքներից հետո, ինչպես também ուղեկցել նեյրոդեգեներատիվ հիվանդություններին։ Էլեկտրոնային սարքերի միջոցով նման թեստեր անցկացնելու հնարավորությունը կարող է օգտակար լինել պացիենտների հեռակա մշտադիտարկման համար։

Այնուամենայնիվ, մշակման ներուժը չի սահմանափակվում բժշկությամբ։ Օծանելիքի և կոսմետիկայի արդյունաբերության մեջ նման համակարգերը թույլ կտային գնորդներին ծանոթանալ օծանելիքների, կրեմների և այլ միջոցների բույրերին առցանց գնումներ կատարելիս։ Այսօր սպառողը կարող է տեսնել ապրանքի նկարը և կարդալ դրա նկարագրությունը, բայց չի կարող զգալ դրա հոտը։ Բույրերի փոխանցումն ինտերնետի միջոցով կարող է վերացնել այս սահմանափակումը։

Նմանատիպ հնարավորություն է բացվում ռեստորանների և սննդամթերք արտադրողների համար։ Թվային մենյուները կարող են համալրվել ուտեստների հոտերով՝ թույլ տալով այցելուներին զգալ սննդի բույրը դեռևս պատվիրելուց առաջ։ Սննդամթերք արտադրողները կարող են օգտագործել տեխնոլոգիան նոր ապրանքների հեռակա շնորհանդեսի համար, իսկ առցանց խանութները՝ գնորդներին արտադրանքին ավելի ամբողջական ծանոթացնելու համար։

Հետազոտողները նաև փորձարկել են համակարգի աշխատանքը վիրտուալ իրականության տեխնոլոգիաների հետ համատեղ։ Նրանք ստեղծել են բաժակ՝ հոտերի փոխանցման հինգ և համային զգացողությունների համար պատասխանատու հեղուկների հինգ ալիքներով և այն ինտեգրել Meta Quest 3 գլխադիրի հետ։ Օգտատերը կարող էր վիրտուալ միջավայրում ընտրել սուրճ կամ գարեջուր, ինչից հետո սարքը վերարտադրում էր համապատասխան բույրը և մատուցում հեղուկը։

Ինչ սահմանափակումներ են մնում

Կամավորների մասնակցությամբ փորձարկումներում համակարգը ցույց է տվել 58,57% ճշգրտություն հոտի ինտենսիվությունը ճանաչելիս, 72,86%՝ առանձին բույրերը նույնականացնելիս և 71,43%՝ երկու հոտերի խառնուրդները ճանաչելիս։

Հեղինակները նշում են, որ Scentronic-ի ներկայիս տարբերակը հոտերը ճանաչում է կատեգորիաների մակարդակով, այլ ոչ թե որոշում դրանց ամբողջական քիմիական կազմը։ Վերարտադրությունը նույնպես սահմանափակված է սարքում նախապես լցված բուրավետ հեղուկների հավաքածուով։ Բարդ հոտերի ավելի ճշգրիտ փոխանցման համար կպահանջվեն լրացուցիչ տվիչներ, վերարտադրման ավելի շատ ալիքներ և կատարելագործված ալգորիթմներ։

Այնուամենայնիվ, աշխատանքը ցույց է տալիս պատկերների և ձայնի սահմաններից դուրս թվային հաղորդակցությունն ընդլայնելու հնարավորությունը։ Հեռանկարում ինտերնետը կարող է դառնալ նաև այլ զգայական զգացողությունների՝ ներառյալ հոտերի փոխանցման միջավայր, ինչը նոր հնարավորություններ կբացի բժշկության, առևտրի, ժամանցի ինդուստրիայի և սննդի բիզնեսի համար։