6 月 24 日消息，根据外媒 IEEE Spectrum 报道，IBM 研究院开发了一种化学味觉感知工具 ——HyperTaste。该工具可以分析液体的化学成分，识别出不同液体的类型。
HyperTaste 可以自动分析河流的水质，追踪环境的变化如何影响浮游生物的生长。除此之外，HyperTaste 还可以用来分辨液体来源、实施质量检测、识别假冒品牌。
一、模仿人类味觉，让机器发挥味蕾的作用
帕特里克・鲁奇(PatrickRuch)是 IBM 研究院的研究人员，也是发表 HyperTaste 原理论文的作者之一。他表示：“HyperTaste 的灵感来源于人工智能机器的研发原理，机器的图像识别系统模仿了人类的视觉，智能语音系统模仿了人类的听觉。”于是，鲁奇团队想通过技术模仿人类的味觉，用一系列传感器代替人类舌头的数千个味蕾分辨味道。
HyperTaste 有一个包含 16 个导电聚合物传感器的组件。浸入溶液时，这些传感器的电压会发生改变。帕特里克・鲁奇说：“如果把测试液体当成电解液，这就与电池的工作原理很类似。”
▲ HyperTaste(白色设备)正从假酒和水中分辨出真正的杜松子酒
二、降低成本，让液体识别技术走出实验室
HyperTaste 于 2019 年首次发布。在项目早期，它只能用于识别几种特定的液体，它只能依靠人工手动将传感器阵列多次浸入不同的液体中，以此来收集反馈数据。后来，帕特里克・鲁奇及其团队使用安装了传感器的机器人进行自动采样，可以维持 24 小时不间断的持续采样工作。现在，HyperTaste 可以用于分析更复杂的液体。
HyperTaste 的传感器阵列浸入液体后，会产生一系列该液体独有的电压信号。这些电压信号就像这个液体独特的身份 ID，所以也被称为化学指纹(chemical fingerprint)。应用程序采集这些化学指纹后会将它们传输到云服务器，然后云服务器里的机器学习模型会把这些指纹信息与已知液体数据库进行对比。一两分钟之内，液体的类型或性质的识别结果就可以显示在应用程序上。
帕特里克・鲁奇说：“这样不仅节省了时间和成本，还加快了液体识别的测试过程。而且还降低了对测试环境的要求，让这种测试可以在实验室外进行。”
HyperTaste 的操作和原理看似简单，实现起来却并不容易。想达到预期功能，需要不同领域的专家跨界合作。HyperTaste 的开发团队由电化学家、材料学家、电气工程师和软件工程师组成，他们分别负责 HyperTaste 的传感原理、硬件组装、科学数据部署等不同部分。帕特里克・鲁奇说：“我们必须在团队中整合所有功能，并且找到一种通用语言，让这些不同组件之间的接口和交接点相互匹配。”
三、Hyper Taste 有助 IBM 加速开发新材料
目前 HyperTaste 工具的应用范围主要分为四个部分：验证液体来源、识别假冒产品;实施质量控制，确保饮料质量的一致性;测试新的饮料，开发不同的口味和配方;检测假酒。
除此之外，无人驾驶船五月花号上也搭载了电子舌头 HyperTaste。帕特里克・鲁奇表示，通过分析 HyperTaste 在航行过程中记录的数据，可以表明 HyperTaste 能够长期自主检测海洋的化学成分，这或许有助改善全球海洋酸化问题。
帕特里克・鲁奇说：“HyperTaste 工具可以对测量数据作出辅助解释，这对于未来的实验室研究很有帮助。如果机器可以解释测量液体的数据结果，那么机器人就有可能在实验室里自主合成化合物。”而这种合成化合物可以构成新材料，加速 IBM 关于新材料的研发。
结语：降低液体识别成本，Hyper Taste 应用领域广阔
机器学习模仿人类味觉的方式为 HyperTaste 带来灵感，这个工具可以根据独特的化学指纹识别不同的液体。HyperTaste 降低了液体识别技术的成本，不用复杂的实验室设备，人们可以在智能应用上轻松查看检测结果。
Hypertaste 可以在各种行业中发挥作用，例如食品、饮料、医疗保健和制药行业。它可以识别出假冒品牌，对这些行业里的产品进行质量检测。
虽然 Hypertaste 可以借助一系列传感器达到识别液体类型的目的，但是距离人类的味觉系统还相差得很远。人工智能技术发展的重点就是让机器的所有功能都尽可能向人类逼近，从这个角度而言，Hypertaste 还有很长的路要走。
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