鼻子是一个高度精细的探测器，可以嗅出低浓度的各种挥发性化合物。对于更敏感的应用，研究人员经常采用金属氧化物气体传感器。然而，这些只能在高温下工作，并且只能检测某些气体。Huang等人开发了一种基于石墨烯的电子传感器，它使用机器学习来模仿生物嗅觉过程。他们的'电子鼻'在室温下工作，可以检测多种气体和气体混合物。

"气体传感器的一个重要挑战是其有限的选择性，"第一作者Shirong Huang博士说。"几种气体可能与传感器发生类似的反应，产生难以区分的信号反应"。相反，作者的电子鼻利用石墨烯放置在有外加电流的电极之间。当一种挥发性化合物与石墨烯相互作用时，它会特异性地改变电流。一个训练有素的机器学习程序会识别这些嗅觉指纹并确定特定气味。

为了测试该方法的有效性，该团队让他们的电子鼻通过了所谓的 "数字嗅觉的图灵测试"，在那里传感器从Sniffin'Sticks的集合中识别出特定的气味，并展示了与生物鼻子相同或更好的能力。电子鼻的应用非常多，它们可以被小型化以实现便携性，并扩展到检测复杂的气体组合。

作者Gianaurelio Cuniberti教授说："我们支持机器学习的电子嗅觉平台适合以非侵入性和快速的方式执行诊断任务，利用我们身体发出的挥发性化合物作为特定疾病的指标。"通过这种方式，人们可以在目前的标准方法之前很久就检测出严重的和退行性的疾病，如阿尔茨海默氏症或帕金森氏症。

附：

1. 亮点报道英文原文链接：

https://doi.org/10.1063/10.0019507

2. 研究文章全文链接：

https://doi.org/10.1063/5.0132177

本文信息来源：德累斯顿工业大学，转自”石墨烯联盟“

转自：“解说科研项目”微信公众号

如有侵权，请联系本站删除！