Kỹ thuật

Mạng lưới các thụ thể khứu giác nhân tạo để theo dõi không gian thời gian của khí độc

5

Mạng lưới các thụ thể khứu giác nhân tạo để theo dõi không gian thời gian của khí độc

Nguồn
Mạng lưới các thụ thể khứu giác nhân tạo để theo dõi không gian thời gian của …
pubmed.ncbi.nlm.nih
Một nền tảng mô phỏng sinh học thử nghiệm cho khứu giác nhân tạo | PLOS MỘT
Hệ thống khứu giác nhân tạo lấy dữ liệu làm trung tâm dựa trên biểu đồ riêng – Nature
Sự phát triển của các hệ thống khứu giác nhân tạo để theo dõi không gian thời gian các khí độc, chẳng hạn như nitơ dioxide (NO₂), đã thu hút được sự chú ý đáng kể do các rủi ro sức khỏe liên quan đến việc tiếp xúc với các chất này. Những tiến bộ gần đây trong lĩnh vực này tập trung vào việc tích hợp các thụ thể hóa học với các kỹ thuật tính toán tiên tiến để tăng cường khả năng phát hiện và giám sát.

Hệ thống khứu giác nhân tạo

Hệ thống khứu giác nhân tạo nhằm mục đích tái tạo chức năng của khứu giác sinh học, sử dụng nhiều loại cảm biến và mô hình tính toán khác nhau. Các hệ thống này có thể phát hiện và phân tích khí độc trong thời gian thực, cung cấp dữ liệu quan trọng để giám sát và an toàn môi trường.

Các thành phần chính

  1. Cảm biến hóa học: Chúng được thiết kế để bắt chước độ nhạy và tính chọn lọc của các thụ thể khứu giác tự nhiên. Các nghiên cứu gần đây đã sử dụng các vật liệu như graphene và chất xúc tác dựa trên kim loại để nâng cao hiệu suất cảm biến. Ví dụ, một hệ thống mới tích hợp các đảo chất xúc tác nano trên bề mặt graphene, cho phép điều chế độ dẫn điện để đáp ứng với phơi nhiễm NO₂
  2. Thuật toán tính toán: Các thuật toán nâng cao, bao gồm tối ưu hóa Bayes vùng tin cậy, được sử dụng để định vị tối ưu các cảm biến trong các môi trường phức tạp. Cách tiếp cận này không chỉ cải thiện độ chính xác phát hiện mà còn nâng cao hiệu quả của các hệ thống giám sát bằng cách dự đoán các mẫu dòng khí
  3. Mạng thần kinh nhân tạo: Các mạng này xử lý dữ liệu từ các mảng cảm biến, cho phép hệ thống học hỏi và thích ứng với các hỗn hợp khí khác nhau. Việc tích hợp các kỹ thuật học máy cho phép cải thiện việc xác định các loại khí cụ thể trong bối cảnh phức tạp

Ứng dụng và lợi ích

Ứng dụng chính của các hệ thống khứu giác nhân tạo này là giám sát môi trường, đặc biệt là trong việc phát hiện các khí độc gây nguy hiểm cho sức khỏe. Các khả năng không gian thời gian cho phép:

  • Giám sát thời gian thực: Đánh giá liên tục chất lượng không khí và phát hiện ngay nồng độ khí độc hại.
  • Thông tin chi tiết theo hướng dữ liệu: Việc sử dụng AI và học máy tạo điều kiện hiểu và dự đoán tốt hơn về hành vi khí trong các môi trường khác nhau
  • Các biện pháp an toàn nâng cao: Bằng cách cung cấp thông tin chính xác và kịp thời, các hệ thống này có thể cải thiện đáng kể các biện pháp bảo vệ chống lại phơi nhiễm độc hại, do đó bảo vệ sức khỏe cộng đồng

Kết luận

Việc tích hợp các thụ thể khứu giác nhân tạo với các kỹ thuật tính toán tinh vi thể hiện một biên giới đầy hứa hẹn trong công nghệ giám sát môi trường. Bằng cách bắt chước khứu giác sinh học, các hệ thống này không chỉ tăng cường khả năng phát hiện khí độc mà còn mở đường cho các giải pháp sáng tạo trong quản lý an toàn và sức khỏe. Tiếp tục nghiên cứu trong lĩnh vực này là rất quan trọng để phát triển các công cụ giám sát hiệu quả hơn có thể thích ứng với các thách thức môi trường khác nhau.

𝗡𝗲𝘁𝘄𝗼𝗿𝗸 𝗼𝗳 𝗮𝗿𝘁𝗶𝗳𝗶𝗰𝗶𝗮𝗹 𝗼𝗹𝗳𝗮𝗰𝘁𝗼𝗿𝘆 𝗿𝗲𝗰𝗲𝗽𝘁𝗼𝗿𝘀 𝗳𝗼𝗿 𝘀𝗽𝗮𝘁𝗶𝗼𝘁𝗲𝗺𝗽𝗼𝗿𝗮𝗹 𝗺𝗼𝗻𝗶𝘁𝗼𝗿𝗶𝗻𝗴 𝗼𝗳 𝘁𝗼𝘅𝗶𝗰 𝗴𝗮𝘀.
Việc con người tiếp xúc quá nhiều với khí độc có thể dẫn đến các bệnh mãn tính về phổi và tim mạch. Do đó, việc theo dõi chính xác tại chỗ các loại khí độc trong khí quyển là rất quan trọng. Ở đây, các tác giả trình bày một hệ thống khứu giác nhân tạo để nhận dạng luồng khí NO2 theo không gian và thời gian bằng cách tích hợp một mạng lưới các thụ thể hóa học với máy tính gần cảm biến. Thụ thể khứu giác nhân tạo có các đảo nano của chất xúc tác gốc kim loại bao phủ bề mặt graphene trên cấu trúc dị thể của kênh khí điện tử hai chiều AlGaN/GaN (2DEG). Các phân tử NO2 phân ly xúc tác liên kết với graphene, do đó điều chỉnh độ dẫn của kênh 2DEG. Để giám sát luồng khí hiệu quả về năng lượng/tài nguyên, thuật toán tối ưu hóa vùng tin cậy Bayesian phân bổ nhiều cảm biến một cách tối ưu trong một không gian phức tạp. Các mạng nơ-ron nhân tạo tích hợp trên một bộ vi xử lý nhỏ gọn với một mạng lưới các cảm biến cung cấp dự đoán luồng khí tại chỗ. Hệ thống này tăng cường các biện pháp bảo vệ chống lại môi trường độc hại thông qua việc giám sát không gian và thời gian của khí độc.



https://lnkd.in/gxXGF5qr

(St.)

0 ( 0 bình chọn )

NGUYỄN QUANG HƯNG BLOG

https://nguyenquanghung.net
Kỹ sư cơ khí, bảo dưỡng, sửa chữa, tư vấn, thiết kế, chế tạo, cung cấp, lắp đặt thiết bị, hệ thống.

Ý kiến bạn đọc (0)

Để lại một bình luận

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *