Группа исследователей из Университета Пенсильвании разработала электронный язык, способный с высокой точностью определять состав различных жидкостей. Устройство представляет собой графеновый датчик, соединенный с искусственной нейронной сетью.
Электронный язык может выявлять незначительные различия между похожими жидкостями, например, определять содержание воды в молоке. Он также способен распознавать разные виды газировки, сорта кофе и определять свежесть фруктовых соков.
Изначально точность определения составляла около 80%. Однако когда исследователи позволили искусственному интеллекту самостоятельно анализировать данные с датчика, точность возросла до 95%.
По словам руководителя проекта профессора Саптарши Даса, они стремились не просто имитировать функцию языка, но и смоделировать работу мозга по распознаванию тонких различий во вкусе продуктов.
Важным преимуществом устройства является то, что его датчики не требуют идеальной точности изготовления. Искусственный интеллект способен обрабатывать данные комплексно и делать правильные выводы даже при наличии некоторых погрешностей.
Исследователи полагают, что электронный язык может найти применение не только в пищевой промышленности, но и в медицинской диагностике. Его возможности ограничены лишь теми данными, на которых обучен искусственный интеллект.
Разработка электронного языка на основе искусственного интеллекта открывает новые возможности для идентификации жидких образцов. Его нефункционализированные датчики, способность самостоятельно определять важные параметры и надежный процесс принятия решений делают его практичным и эффективным инструментом с потенциальным применением в области безопасности пищевых продуктов и медицинской диагностики.