几十年来，科学家们一直梦想着让机器拥有像我们一样精致和灵敏的嗅觉。这一直是人工智能和感官技术领域最复杂的挑战之一，这项任务长期以来一直阻碍成功。但现在，经过多年的努力，这个梦想正在逐渐接近现实。根据发表在《自然评论电气工程》上的一篇新科学评论，研究人员终于制造了电子鼻，可以像人类一样感知和识别气味。
鼻子的非凡力量
人类的嗅觉是古老、错综复杂且强大得惊人的。尽管我们常常认为这是理所当然的，但我们的鼻子可以检测和区分多达一万亿种不同的气味——从烟雾的刺激到玫瑰的芳香，从雨的潮湿气味到危险气体的警告气味。嗅觉帮助我们驾驭世界、回忆记忆，甚至发现危险。
这种能力的背后隐藏着一个生物学奇迹。在我们的鼻子内部，数百个专门的受体与空气中的气味分子相互作用。由此产生的化学信号由大脑的嗅球解析，嗅球是一种将分子模式转化为感知的结构——我们体验到的“气味”。这是一个经过数百万年进化的细微过程，以人造系统尚未完全匹配的方式将化学、生物学和神经计算结合在一起，创造一个能够复制这种感官复杂性的一小部分的电子鼻子一直是一个巨大的挑战。长期以来，科学家们一直在寻求设计能够检测气味的机器，用于医疗诊断、环境监测、食品安全和机器人技术。但自然嗅觉感知的复杂性——它的敏感性、适应性和情感联系——使其成为人类最难复制的感官之一。
模仿人类鼻子的不懈努力
传统的电子鼻依赖于对不同化合物做出反应的气体传感器阵列。当气体或气味的混合物经过它们时，这些传感器会产生电信号，然后通过算法进行分析。原则上，这个过程类似于人类的嗅觉，但在实践中，它有很大的局限性。
大多数电子鼻都很难区分相似气味之间的细微差别。他们通常无法识别复杂的混合物，而且他们的传感器往往会随着时间的推移而退化，导致“漂移”——准确性逐渐丧失。此外，这些系统消电大，无法有效地学习新的气味。
为了克服这些障碍，科学家们正在转向神经形态计算，这是一个模仿人脑处理信息方式的新兴领域。神经形态系统不是被设计为传统的数字计算机，而是被设计为模拟神经元和突触（生物大脑的基本组成部分）的网络。通过构建功能更像活组织的芯片，研究人员希望让机器更接近人类的感知。
用神经形态芯片模仿大脑
神经形态嗅觉感知芯片 （NOPC）是一种将生物灵感与先进材料和人工智能相结合的微型电子系统。这些芯片旨在实时检测、解释甚至从气味中学习。
NOPC 背后的一项核心创新在于它们使用忆阻器和尖峰神经网络 （SNN）。忆阻器（“记忆电阻器”的缩写）是特殊的电子元件，其行为类似于大脑突触。它们可以同时存储和处理信息，从而实现更快、更节能的计算。另一方面，尖峰神经网络模仿神经元如何通过短暂的电脉冲（称为尖峰）进行通信。
通过集成忆阻器和 SNN，研究人员构建了能够像生物大脑一样识别气味模式的系统——通过并行、分布式处理而不是线性计算。这使得它们比以前的设计更加高效和适应性强。
这些新芯片只需一次接触就可以学习一种新的气味。传统的电子鼻通常需要数百或数千个训练样本才能准确识别气味。相比之下，神经形态芯片——由于其受大脑启发的架构——只需一次体验后就可以形成对新气味的持久“记忆”。
这种快速学习和适应的能力是生物智能的一个决定性特征。例如，人类的鼻子可以在一次接触后记住并识别一种新香水或朋友家的气味。现在，机器开始接近同样水平的效率和学习灵活性。
更令人印象深刻的是，这些芯片可以区分复杂的气味混合物，例如多种气体的组合气味——这是一项让大多数传统传感器感到困惑的任务。通过以高度并行和动态的方式处理信息，神经形态系统可以梳理重叠化学信号中的细微差异。
实际应用的前景
这项技术的潜在用途是广泛且具有变革性的。可靠、快速、灵敏的电子鼻可以彻底改变多个行业。
在医学上，人造鼻可用于非侵入性诊断，通过呼吸分析检测疾病。某些疾病，包括糖尿病、癌症和感染，会产生可以通过气味检测的独特化学标志物。能够识别这些生物标志物的电子系统无需验血或侵入性手术即可提供早期检测。
在食品安全领域，电子鼻可以实时持续监测产品的变质、污染或化学残留。对于环境监测，它可以提供空气污染、气体泄漏或危险化学品的早期预警，保护人类健康和地球。购买维生素和补充剂
在机器人技术中，赋予机器嗅觉能力可以显着增强它们在环境中导航以及与人类安全互动的能力。配备嗅觉传感器的机器人可以检测火灾、定位被困人员或识别灾区的有毒气体。
神经形态工程、人工智能和微纳电子学的融合开辟了感官技术的新领域。正如研究人员在他们的评论中指出的那样，通过从生物嗅觉中汲取灵感，科学家们现在正在实现超越传统气体传感器极限的实时气味感知和识别。
让电子鼻更像大脑
推动这一进步的关键进步之一是将传感、存储器和处理功能直接集成到单个芯片上。在较旧的系统中，这些组件是分开的，需要大量的电力和时间才能在它们之间传输信息。通过将它们合并到一个统一的结构中（就像大脑一样），神经形态芯片实现了更高的效率和更低的能耗。
这种仿生设计意味着电子鼻现在可以自主运行，在检测到气味时对其进行处理，而无需依赖外部计算机。这是朝着创建能够学习、适应和响应环境的智能、自给自足的感官设备迈出的一步。其结果是一个系统不仅能感知，而且能思考它所感知的东西——这是将生物感知与机器智能融合的深刻飞跃。
未来道路上的挑战
尽管取得了这些成就，但在神经形态嗅觉芯片成为主流商业产品之前，仍然存在重大挑战。一个持续存在的问题是传感器漂移，随着传感器内材料的降解或变化，性能会随着时间的推移而下降。这可能会导致使用数周或数月后读数不准确。
另一个挑战是确保长期稳定性和可靠性。对于医疗诊断或环境监测等应用，设备必须持续运行多年而无需重新校准。开发稳健的材料和自校正算法是旨在解决这些问题的活跃研究领域。
在保持低成本的同时扩大生产规模也存在工程障碍。构建具有纳米级精度、结合传感、存储器和计算的芯片在技术上要求很高。物理学家、化学家、材料科学家和工程师之间的合作对于将这些设备从实验室原型转变为实用、经济实惠的工具至关重要。
电子鼻的未来
教机器如何嗅觉不仅仅是技术，而是理解感知本身。嗅觉是最古老、最感性的感官之一，与记忆、行为和生存直接相关。在硅中复制它需要的不仅仅是工程;它需要深入了解生命如何解释看不见的分子世界。
如果最近的突破继续下去，电子鼻可能很快就会像摄像头或麦克风一样普遍，嵌入智能手机、医院、工厂和智能家居中。它们可以帮助在火焰出现之前发现火灾，在症状出现之前诊断疾病，或者通过及早识别腐败来防止食物浪费。
正如相机的发明让机器能够看到，麦克风让它们听到一样，电子鼻有朝一日可以让它们闻到气味——这是一场感官革命，使技术更接近人类的智能。
