NIMS, bu teknolojiyi pratik kullanıma sokmak amacıyla yapay koku alma teknolojisinin (koku alma sensörleri) önemli bir bileşeni olarak kimyasal sensörler geliştirmektedir. Yeni bir çalışmada, kimyasal sensörlerin çeşitli koku molekülleri arasında nasıl ayrım yaptığını ortaya çıkarmak için açıklanabilir AI (XAI) kullanıldı. Bulgular, koku moleküllerini tespit edebilen yüksek performanslı kimyasal sensörlerin geliştirilmesi için reseptör malzemelerinin seçimine rehberlik etmeye yardımcı olabilir.
Başarının yalnızca yapay koku alma performansını artırması değil, aynı zamanda insan koku alma mekanizmalarının anlaşılmasını da ilerletmesi bekleniyor. Araştırma şu adreste yayınlandı: ACS Uygulamalı Malzemeler ve Arayüzler.
Yapay koku sensörleri
Koku duyusu, gıda güvenliği, çevresel izleme, tıbbi teşhis ve konforlu yaşam alanlarının yaratılması dahil olmak üzere günlük yaşamımızda önemli bir rol oynamaktadır. İnsanın koku alma duyusunu taklit eden yapay koku alma teknolojileri (koku sensörleri), koku moleküllerini tespit etmek için birden fazla kimyasal sensör kullanır ve bunları sınıflandırmak ve tanımlamak için yapay zeka (AI) kullanır.
Ancak mevcut yapay zeka destekli yapay koku alma, mevcut kimyasal sensörlerin sınırlı hassasiyeti ve ayrım doğruluğu nedeniyle henüz pratik uygulamaya ulaşmış değil. Bu zorluğun üstesinden gelmek, özellikle koku moleküllerini daha etkili bir şekilde tespit edebilen reseptör malzemelerinin geliştirilmesi yoluyla, daha yüksek performanslı kimyasal sensörler gerektirecektir.
Geleneksel yapay koku alma sistemlerinde yapay zeka, hangi reseptör materyallerinin hangi moleküllere tepki verdiğini tam olarak anlamadan koku moleküllerini sınıflandırmış ve tanımlamıştır. Spesifik reseptör malzemelerinin tepki özelliklerinin ortaya çıkarılması, hedef koku maddelerinin ayırt edilmesi için en uygun malzemelerin geliştirilmesine ve daha doğru koku ayrımı sağlayan reseptör malzemelerinin seçimine olanak sağlayacaktır.
XAI bulguları
NIMS, 14 reseptör malzemesiyle donatılmış bir MSS (membran tipi yüzey stres sensörü) kullanarak 94 koku molekülünün tepkilerini ölçtü ve verileri, yapay zekanın koku molekülleri arasında ayrım yaparken verinin hangi bölümlerine dayandığını görselleştiren açıklanabilir AI (XAI) tekniği ile analiz etti.
Analiz, tanımlama için kullanılan sensör yanıtlarının önemli bölümlerinin, koku molekülleri ve reseptör malzemelerinin spesifik kombinasyonlarına bağlı olarak değiştiğini ortaya çıkardı. Örneğin aromatik halkalar içeren reseptör materyallerinin aromatik moleküllerin tanımlanmasında önemli olduğu bulunmuştur.
Bu yaklaşımın, hedef koku moleküllerine göre uyarlanmış reseptör malzemelerinin etkili bir şekilde seçilmesini sağlaması ve aksi takdirde tespit edilmesi zor olan molekülleri tanımlayabilen malzemelerin geliştirilmesine rehberlik etmesi beklenmektedir. Ayrıca yapay zekanın yalnızca nasıl ayrımcılık yaptığını değil, aynı zamanda hangi temelde tahminlerde bulunduğunu da ortaya koyan XAI, kokuların ve insan koku alma mekanizmalarının anlaşılmasına yönelik önemli ipuçları sunabilir.
Geleceğe bakış
Bu teknoloji yalnızca alıcı materyallerin geliştirilmesini kolaylaştırmak için değil, aynı zamanda amaçlanan uygulamaya dayalı olarak birden fazla seçenek arasından en uygun sensörün seçilmesi için de kullanılabilir. Malzeme gelişimini desteklemenin yanı sıra, koku alma sensörü cihazlarının ilerlemesine katkıda bulunabilir, böylece yapay koku almanın pratik uygulamasını hızlandırabilir ve insan koku alma anlayışımızı derinleştirebilir.
