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  如何让机器模拟和超越人类鼻子的功能,快速、准确地“闻”出甲醛的浓度?华中科技大学集成电路学院刘欢教授团队的最新研究,给出了一个巧妙的解决方案。

  近日,刘欢教授牵头的“量子人工嗅觉”青年团队,在半导体材料与人工智能交叉领域取得重要突破。

  他们为电子鼻机器嗅觉设计了一套“材料-算法协同优化”(MACO)的“黄金组合”:一方面,通过调控半导体气敏材料的表面活性和电子结构,让气体传感器对甲醛更“敏感”、相比对其他干扰气体更“专一”;另一方面,用机器学习算法给传感器“装大脑”——将多个传感器组成阵列,采集它们接触气体时的动态“反应数据”,实现动力学特征组合编码,再通过线性判别分析(一种数据分析方法)解码这些信号,就像给不同气体盖上了“电子指纹”。

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  这套“组合拳”效果如何?实验显示,经过材料-算法协同优化的电子鼻不仅能精准识别甲醛,还能像精密天平一样“称”出它的浓度。更厉害的是,团队还发现了电子鼻机器嗅觉的“底层逻辑”:传感器阵列的组合编码原理遵循质量作用定律(类似化学反应中物质浓度的规律),这为后续迭代设计提供了清晰的理论指导。即使面对甲醛与其他气体的混合环境,这个“电子鼻”也能快速适应,给出可靠的检测结果。

  为什么要做这项研究?因为传统的半导体气体传感器要么“太笨”——只能粗略判断有无有害气体,无法定量检测;要么“太娇”——对环境变化敏感,对算法和算力依赖程度高。而刘欢团队的成果,让电子鼻能够轻松拥有了“火眼金睛”(高选择性)和“精准秤”(定量检测能力),未来有望广泛应用于工厂废气监控、家庭空气净化,甚至火星探测等需要“闻”气体的场景。

  从“闻味识物”到“知味算量”,这场发生在微小传感器上的技术革命,不仅是材料科学与人工智能的碰撞,更是人类用科技拓展感知边界的生动注脚。或许不久的将来,我们的手机就能集成这样的“电子鼻”芯片,随时提醒:“当前甲醛浓度0.03mg/m3,安全!”——这,就是科学为生活写下的最温暖的注脚。


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