AIOS-2030 人工智能嗅覺系統(tǒng)——構(gòu)建新一代嗅覺感知鑒別評(píng)價(jià)體系

聚芯追風(fēng)的人工智能嗅覺系統(tǒng)技術(shù)介紹

本系統(tǒng)是實(shí)驗(yàn)室級(jí)別的人工智能嗅覺系統(tǒng)，有三部分組成：

樣品前處理進(jìn)樣系統(tǒng)

本部分是由動(dòng)態(tài)頂空處理系統(tǒng)，主要工作是將樣品置入頂空瓶中，加熱提取氣味物質(zhì)到低溫捕集阱中，濃縮后進(jìn)樣到嗅覺系統(tǒng)中，具體技術(shù)參數(shù)可參考產(chǎn)品彩頁(yè)，該系統(tǒng)能收集ppt濃度級(jí)別的氣味物質(zhì)，更全面的收集并進(jìn)樣是人工智能嗅覺系統(tǒng)的重要一環(huán)。

AIOS-2030 人工智能嗅覺系統(tǒng)：

本部分是由至少10組傳感器陣列組成嗅覺鼻腔，嗅覺傳感器通過(guò)檢測(cè)氣味分子與傳感器材料的相互作用，將氣味信息轉(zhuǎn)化為電信號(hào)。傳感器包括：（1）丙酮類、（2）有機(jī)硫化物氮化合物、（3）甲苯、醛、酮和醇、烷基芳香族化合物、（4）脂肪族烴、鹵代烴、醚、酯、吡啶、酚和醇、（5）醇、酮、醛和芳香族化合物（6）甲烷和硫化氫、（7）酚、酮、乙酸乙酯、環(huán)己酮、氯苯、甲苯和醚（8）烷烴、烯烴和芳香族化合物敏感；烷烴、烯烴和氫、（9）烷烴、一氧化碳、烯醛、醇、氮氧化物、酮和醛、（10）硫化物、氮化物、碳化物、烴類和氮氧化物。傳感器的選型需要根據(jù)具體應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行優(yōu)化。

另外良好的鼻腔氣路回轉(zhuǎn)體系能更好地對(duì)所有氣體組分做出響應(yīng)，惰性化處理降低殘留，避免交叉污染。

嗅覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

嗅覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)對(duì)氣味信號(hào)進(jìn)行特征提取和模式識(shí)別，生成嗅覺感知數(shù)據(jù)，嗅覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常包括以下層次：

輸入層：接收來(lái)自傳感器的多維數(shù)據(jù)，如氣體濃度、溫度、濕度等

隱藏層：通過(guò)多層感知器或卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取氣味特征。隱藏層的設(shè)計(jì)需要考慮網(wǎng)絡(luò)的深度和寬度，以平衡計(jì)算復(fù)雜度和特征提取能力。

輸出層：生成氣味分類或濃度預(yù)測(cè)結(jié)果。輸出層的設(shè)計(jì)需要根據(jù)具體任務(wù)進(jìn)行優(yōu)化，如多分類任務(wù)或回歸任務(wù)。

高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能的關(guān)鍵。鼻腔系統(tǒng)產(chǎn)生數(shù)字信號(hào)需要進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理即對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪、歸一化等處理，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性。然后做數(shù)據(jù)標(biāo)注即對(duì)氣味數(shù)據(jù)進(jìn)行人工或自動(dòng)標(biāo)注，以生成監(jiān)督學(xué)習(xí)所需的標(biāo)簽。

模式識(shí)別是通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)氣味進(jìn)行分類或濃度預(yù)測(cè)的過(guò)程。我公司的人工智能嗅覺系統(tǒng)目前集成了4個(gè)模式識(shí)別算法：

1. ?KNN（K-Nearest Neighbors）算法?是一種基于實(shí)例的監(jiān)督學(xué)習(xí)分類方法，通過(guò)計(jì)算待分類樣本與訓(xùn)練數(shù)據(jù)中最近鄰的K個(gè)樣本的距離，以多數(shù)表決原則確定其類別歸屬。

2. 支持向量機(jī)（Support Vector Machine, SVM）是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)的二分類算法，其核心思想是通過(guò)很大化分類間隔找到較優(yōu)超平面，適用于線性可分和非線性可分?jǐn)?shù)據(jù)，廣泛應(yīng)用于模式識(shí)別等領(lǐng)域。

3. 隨機(jī)森林是一種基于決策樹的集成學(xué)習(xí)算法，通過(guò)構(gòu)建多棵樹并結(jié)合它們的預(yù)測(cè)結(jié)果來(lái)提高模型的準(zhǔn)確性和魯棒性，廣泛應(yīng)用于分類、回歸和特征選擇等任務(wù)。

4. Gradient Boosting是一種集成學(xué)習(xí)算法，通過(guò)迭代訓(xùn)練弱學(xué)習(xí)器（通常是決策樹）并累加其預(yù)測(cè)結(jié)果來(lái)優(yōu)化模型性能，適用于回歸和分類任務(wù)。

也可以根據(jù)測(cè)試需要引進(jìn)新的算法模型對(duì)樣品進(jìn)行鑒別評(píng)價(jià)。

最后，為了很好的完成嗅覺系統(tǒng)的訓(xùn)練，我公司也有“陪跑"技術(shù)服務(wù)以保證項(xiàng)目系統(tǒng)的順利實(shí)施，“陪跑"服務(wù)主要工作是協(xié)助用戶訓(xùn)練嗅覺系統(tǒng)，根據(jù)項(xiàng)目需求尋求更好的感應(yīng)器組合并優(yōu)化，選擇測(cè)試更時(shí)候的大數(shù)據(jù)模型算法，算法融合，提升分辨評(píng)級(jí)的能力和穩(wěn)定性。