人工智能系统可快速准确地检测有毒气体
弗吉尼亚大学工程与应用科学学院的研究人员开发了一种人工智能系统，该系统模仿人类的嗅觉来实时检测和追踪有毒气体。该系统利用先进的人工神经网络与传感器网络相结合，快速识别二氧化氮 (NO₂) 等有害气体的来源，这些气体会对呼吸系统健康造成严重威胁。根据世界卫生组织的数据，包括二氧化氮在内的室外空气污染每年导致全球约 420 万人过早死亡，主要原因是哮喘和慢性阻塞性肺病 (COPD) 等呼吸系统疾病。
他们的文章题为“用于时空监测有毒气体的人工嗅觉受体网络”，发表在《科学进展》上。
基于石墨烯的传感器模仿人类的嗅觉
该创新系统依赖于嵌入石墨烯表面的金属催化剂纳米岛。该装置的功能类似于人造鼻子，可与目标有毒气体分子发生反应。当二氧化氮分子与石墨烯结合时，传感器的电导率会发生变化，从而使系统能够以极高的灵敏度检测气体泄漏。
领导传感器研发工作的电气与计算机工程系研究科学家 Yongmin Baek 说道： “金属催化剂纳米岛是沉积在表面的微小金属颗粒簇，例如石墨烯，它通过增加气体分子相互作用的表面积来增强化学反应，从而实现对有毒气体的精确检测。”
电气与计算机工程和材料科学工程副教授、该项目首席研究员之一 Kyusang Lee 解释说：“通过将人工智能与最先进的气体传感器相结合，我们能够以前所未有的精度查明气体泄漏，即使在大型或复杂的环境中也是如此。人工嗅觉受体能够检测到气体浓度的微小变化，并将数据传送到近传感器计算系统，该系统使用机器学习算法来预测泄漏源。”
神经网络优化传感器放置
该系统的人工神经网络根据优化的传感器位置实时分析传感器数据，以确保系统的覆盖范围和效率。这种优化由“信任区域贝叶斯优化算法”实现，这是一种机器学习技术，可将复杂问题分解为较小的区域，以找到最有效的传感器位置。这确保使用更少的资源，同时提供更快、更准确的气体泄漏检测。
电气与计算机工程博士生 Byungjoon Bae 补充道：“我们的人工智能系统可以通过持续监测空气质量，让工业环境、城市地区甚至住宅建筑更加安全。这是预防长期健康风险和保护环境的重大一步。”
研究团队成员包括 Yongmin Baek、Byungjoon Bae、Jeongyong Yang、Wonjun Cho、Inbo Sim、Geonwook Yoo、Seokhyun Chung、Junsek Heo 和 Kyusang Lee，他们与弗吉尼亚大学和亚洲大学等机构进行了合作。
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