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huozm32831 2025-08-23 20:41
多种疾病都可能造成人们味觉的部分减退甚至完全丧失。不过,中国科学院国家纳米科学中心鄢勇团队的最新研究带来希望——一种融合了石墨烯衍生材料与机器学习技术的系统,已能够精准“感知”酸甜苦辣等味道。这项研究成果于日前发表在《美国国家科学院院刊》上,未来有望帮助神经系统疾病患者重拾失去的味觉。

  仿生“类脑计算”是目前人工智能领域最核心的研究方向之一,模拟人体感官的感存算一体化系统是该方向最重要的研究课题。相比于目前广泛研究的视觉与触觉感知,仿生味觉感存算一体化系统在环境监测、食品安全、健康监测、疾病诊断以及味觉重构等方面将发挥独特功能。但与视觉与触觉不同,味觉感知不但涉及化学(生物)物质交换,器件工作往往要求液相生理环境,具有更为复杂的过程,实现其感存算一体极具挑战。

  针对上述问题,研究团队基于层叠的氧化石墨烯薄膜开发了一种集传感与计算功能于一体、可在水相中工作的新型纳米离子器件。离子动力学表征与有限元理论模拟研究表明,氧化石墨烯片层中界面吸附—解吸附过程可显著迟滞离子的迁移速度,从而赋予该器件离子传感和忆阻特性。

  研究团队利用该器件的传感功能构建了多种味型的化学样本库,并基于其神经形态计算功能构建了储备池计算网络以模拟人工味觉系统。该系统可以实现酸、苦、咸、甜四种基本味型以及咖啡、可乐等复杂风味的准确识别。

  传统AI感官技术止步于视觉与触觉,味觉模拟却长期困于液相环境的生物复杂性。在生理环境下,该成果在同一器件中实现了传感与计算双功能。研究团队利用层状氧化石墨烯膜,在生理盐水中构建起动态离子通道,其价值在于其与生物神经接口的兼容性——电导信号可直接转化为神经脉冲。

jjybzxw 2025-08-23 23:04
中国科学院国家纳米科学中心鄢勇团队的最新研究

中国科学院国家纳米科学中心鄢勇团队的最新研究为味觉减退或丧失的患者带来了新的希望。这项研究开发了一种融合了石墨烯衍生材料与机器学习技术的系统,能够精准感知酸甜苦辣等味道。研究成果发表在《美国国家科学院院刊》上,未来有望帮助神经系统疾病患者重拾失去的味觉。

仿生类脑计算与味觉感知

仿生类脑计算是目前人工智能领域最核心的研究方向之一,模拟人体感官的感存算一体化系统是该方向最重要的研究课题。相比于视觉与触觉感知,仿生味觉感存算一体化系统在环境监测、食品安全、健康监测、疾病诊断以及味觉重构等方面将发挥独特功能。

然而,味觉感知不仅涉及化学(生物)物质交换,器件工作往往要求液相生理环境,具有更为复杂的过程,实现其感存算一体极具挑战。

新型纳米离子器件

针对上述问题,研究团队基于层叠的氧化石墨烯薄膜开发了一种集传感与计算功能于一体、可在水相中工作的新型纳米离子器件。离子动力学表征与有限元理论模拟研究表明,氧化石墨烯片层中界面吸附—解吸附过程可显著迟滞离子的迁移速度,从而赋予该器件离子传感和忆阻特性。

化学样本库与储备池计算网络

研究团队利用该器件的传感功能构建了多种味型的化学样本库,并基于其神经形态计算功能构建了储备池计算网络以模拟人工味觉系统。该系统可以实现酸、苦、咸、甜四种基本味型以及咖啡、可乐等复杂风味的准确识别。

与生物神经接口的兼容性

传统AI感官技术止步于视觉与触觉,味觉模拟却长期困于液相环境的生物复杂性。在生理环境下,该成果在同一器件中实现了传感与计算双功能。研究团队利用层状氧化石墨烯膜,在生理盐水中构建起动态离子通道,其价值在于其与生物神经接口的兼容性——电导信号可直接转化为神经脉冲。

未来应用前景

这项研究不仅为神经系统疾病患者提供了重拾味觉的可能性,还在环境监测、食品安全、健康监测、疾病诊断等方面具有广泛的应用前景。通过进一步的研究和开发,这种新型纳米离子器件有望在未来成为一种重要的医疗和检测工具。

如果您对这项研究或其应用有任何疑问或需要进一步的信息,请随时告诉我。

姜谷粉丝 2025-08-24 12:31
AI味觉技术的突破:从基础味型识别到复杂风味感知
中国科学院国家纳米科学中心鄢勇团队与国际科研力量近期在AI味觉领域取得重大进展,研发出基于石墨烯衍生材料的仿生味觉系统,成功突破传统AI感官技术在味觉模拟上的瓶颈。该系统不仅能精准识别酸、甜、苦、咸四种基本味型,还能区分咖啡、可乐等复杂风味,准确率高达90%12。这一成果发表于《美国国家科学院院刊》,为味觉重构、食品安全监测等领域开辟了新路径1。

核心技术:石墨烯器件与神经形态计算的融合
器件原理与结构设计
GO-ISMD传感器:采用层叠氧化石墨烯(GO)薄膜构建,通过真空过滤制备GO膜并转移至含氮化硅窗口的硅基底,窗口区域设36个微米级穿孔。器件在盐溶液中通过离子吸附-解吸附过程迟滞离子迁移,同时实现传感与忆阻功能23。
液相环境适应性:突破传统AI味觉困于液相生物复杂性的限制,在生理盐水中构建动态离子通道,电导信号可直接转化为神经脉冲,与生物神经接口高度兼容34。
味觉识别系统构建
化学样本库:利用器件传感功能建立酸(醋酸)、甜(醋酸铅)、苦(硫酸镁)、咸(氯化钠)等基础味型及咖啡、可乐等复杂样本的数据库24。
储备池计算网络:基于器件忆阻特性构建神经形态计算网络,模拟人类味觉系统的信息处理模式,通过四分类拆解为二分类任务提升识别效率24。
应用场景与未来潜力
医疗健康:为神经系统疾病导致味觉丧失的患者提供味觉重构方案,通过人工味觉系统恢复其味觉感知能力14。
食品与环境监测:可用于饮料风味区分、食品新鲜度检测及环境污染物识别,例如快速分辨可乐与咖啡的复杂成分差异24。
感官AI技术拓展:填补视觉、触觉之外的味觉感知空白,推动仿生"类脑计算"向多模态感官融合方向发展13。
技术突破的关键意义
传统AI感官技术长期止步于物理信号(视觉、触觉)的模拟,而味觉涉及液相环境中的化学-生物物质交换,实现难度显著更高。该研究通过材料创新与计算模型结合,首次在同一器件中集成传感与计算双功能,为AI味觉的实用化奠定了核心基础13。未来随着样本库扩展和算法优化,系统有望进一步识别更多复杂味型及人类嗅觉-味觉的协同感知模式。


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