Spis treści
Jak działa sztuczny język?
Naukowcy stworzyli pierwszy sztuczny język, który potrafi wykrywać i identyfikować smaki wyłącznie w środowisku ciekłym — naśladując działanie ludzkich kubków smakowych.
To osiągnięcie, opisane na łamach czasopisma PNAS (Proceedings of the National Academy of Sciences) może — według badaczy — doprowadzić do powstania zautomatyzowanych systemów kontroli bezpieczeństwa żywności oraz wczesnego wykrywania chorób poprzez analizę chemiczną. Naukowcy widzą w niej również krok w kierunku tzw. „neuromorficznych systemów obliczeniowych” — czyli sztucznej inteligencji, która naśladuje proces uczenia się mózgu.
Sztuczny język składa się z membran tlenku grafenu — ultracienkich arkuszy węgla, które działają jak molekularne filtry dla jonowych wersji smaków. Zamiast oddzielać duże cząstki, membrany te spowalniają ruch jonów, co pozwala urządzeniu identyfikować i zapamiętywać podawane smaki.
System rozpoznaje cztery podstawowe smaki – słodki, kwaśny, słony i gorzki – z dokładnością do 87,5%, a dla złożonych napojów, takich jak kawa czy Coca-Cola, skuteczność sięga aż 96%.
„To odkrycie daje nam wzorzec do budowania nowych, inspirowanych biologicznie urządzeń jonowych” — powiedział w rozmowie z Live Science Yong Yan, profesor chemii z Narodowego Centrum Nanonauki i Technologii w Chinach oraz współautor badań. „Nasze urządzenia działają w cieczy, potrafią wyczuwać otoczenie i przetwarzać informacje — podobnie jak nasz układ nerwowy.”
Sztuczny język, który uczy się jak człowiek
System buduje „pamięć” stopniowo, podobnie jak ludzki mózg uczy się rozróżniać smaki. Z każdą próbą lepiej odróżnia podobne profile smakowe.
„Potrafi niezawodnie rozróżnić złożone smaki, takie jak kawa, Coca-Cola czy ich mieszanki — dorównując osiągnięciom bardziej zaawansowanej sieci neuronowej” — ocenia Yong.
W przeciwieństwie do wcześniejszych rozwiązań nowy system przetwarza dane bezpośrednio w cieczy, bez potrzeby zewnętrznych komputerów. To pierwszy przypadek, gdy detekcja i przetwarzanie informacji odbywają się w jednym, mokrym systemie. Dzięki temu możliwe jest dokładniejsze rozpoznawanie smaków w ich naturalnym stanie jonowym.
Zastosowania technologii sztucznego języka
Bezpieczeństwo żywności – wykrywanie zanieczyszczeń i kontrola jakości
Diagnostyka medyczna – analiza smaku jako wskaźnik chorób
Wsparcie neurologiczne – pomoc dla osób z utratą zmysłu smaku
Robotyka i AI – rozwój neuromorficznych systemów obliczeniowych
Monitoring środowiska – analiza wód pitnych i próbek biologicznych
Choć technologia jest obiecująca, wymaga dalszego rozwoju – m.in. miniaturyzacji, poprawy efektywności energetycznej i integracji z innymi sensorami. Naukowcy przewidują, że w ciągu dekady może ona znaleźć zastosowanie w inteligentnych urządzeniach medycznych, automatycznych testerach żywności oraz systemach AI zdolnych do „degustacji” otoczenia.
Choć wyniki są obiecujące, Yong przyznaje, że przed badaczami stoją poważne wyzwania.
„System jest nadal zbyt duży, by wykorzystać go praktycznie” — tłumaczy w rozmowie z Live Science. „Wymagana jest poprawa czułości detekcji, a zużycie energii jest wyższe, niż byśmy chcieli. Kiedy rozwiążemy wyzwania związane ze skalowaniem produkcji, poprawą wydajności energetycznej, integracją różnych sensorów i opracowaniem kompatybilnego sprzętu neuromorficznego — możemy oczekiwać przełomu w diagnostyce zdrowotnej, robotyce i monitoringu środowiska w ciągu najbliższej dekady.”
Źródło: Live Science from Future Media/Polska Press Grupa
