<<
>>

Проект “Электронный язык”

  Для анализа многокомпонентных жидкостей ученые из Санкт-Петербургского университета Юрий Власов и Андрей Легин совместно с итальянскими коллегами из Римского университета “Тор Вергата” изготовили систему химических сенсоров типа “электронный язык”.
Этот прибор распознает жидкости сложного состава по вкусу, то есть выполняет работу электронного дегустатора.

В основе этой системы — массив сенсоров, методы распознавания образов и многомерной калибровки для обработки данных. Издавна принято различать четыре основных вкуса: кислый, сладкий, соленый и горький. В целом же считается, что вкусовые ощущения связаны с характерными сигналами- ”отпечатками”, порождаемыми разными сочетаниями импульсов от вкусовых рецепторов языка. На этих же принципах строится и работа электронного языка. Он состоит из четырех разных химических сенсоров, каждый из которых по-разному реагирует (изменением электрического сопротивления) на тот или иной вкус. Комбинация сигналов сенсоров составляет электронный “отпечаток” вкуса. Для удобства классификации “отпечатков” разработчики сводят реакции всех сенсоров к местоположению одной точки на графике. Присутствие сладкой компоненты смещает точку к верхней левой вершине диаграммы, кислой компоненты - к верхней правой вершине, горькой или соленой - вниз графика. Вкус кофе при такой классификации, к примеру, попадает в нижнюю часть диаграммы, ближе к середине по горизонтали, а такие, казалось бы, похожие для человеческого языка вкусы дистиллированной и слабо минерализованной воды оказываются на графике легко различимыми.

Как и “электронный нос”, данная система основана на хроматографии, когда состав смеси определяется путем разделения присутствующих в ней компонентов. В “электронном языке” это достигается за счет применения специального микрочипа с миллионами мельчайших каналов, предназначенных для отбора молекул строго определенного размера. Сигнал от микрочипа обрабатывается компьютером и выдается в удобной для пользователя форме.

Возможности распознавания вкуса с помощью “электронного языка” ученые показали на примере минеральной воды, соков, кофе и растительного масла: электронный дегустатор успешно различил около 30 видов грузинских и итальянских минеральных вод, более 30 различных соков, 15 типов кофе, представляющих смеси разных близких по вкусу сортов. Разумеется, “электронный язык” легко отличил настоящую, природную минеральную воду от ее искусственной подделки, хотя по основному химическому составу они были практически идентичны. Удалось решить и более сложную задачу — распознать три разных сорта растительного масла. На очереди твердые пищевые продукты — фрукты, мясо, рыба.

Помимо чисто дегустаторских “способностей” электронного языка, его также можно использовать и для анализа рабочих жидкостей на предмет наличия примесей. Кроме того, станет возможным быстрый и точный мониторинг окружающей среды, ведь для определения уровня загрязнения воды достаточно «лизнуть» воду в реке или озере.

<< | >>
Источник: Мария Рыбалкина. НАНОТЕХНОЛОГИИдля всех. 2005

Еще по теме Проект “Электронный язык”:

  1. Осваиваем пространство Интернет
  2. «Ленем (штат Мэриленд).
  3. Какие бывают музеи?
  4. ПРИМЕЧАНИЯ
  5. Электронный бизнес требует жесткой дисциплины исполнения
  6. ЭЛЕКТРОННЫЕ СМИ И ТИПЫ РЕКЛАМНЫХ ОБРАЩЕНИЙ
  7. Проект “Электронный язык”
  8. Список используемой литературы
  9. Библиография
  10. 2.2. Реализация структурно-функциональной модели формирования самообразовательной компетентности студентов вуза посредством интерактивных компьютерных технологий
  11. Литература
  12. Литература
  13. Библиографический список
  14. § 1.2. Использование интерактивных электронных образовательных ресурсов в качестве средств профессиональной подготовки студентов
  15. § 1.3. Модель профессиональной подготовки студентов архитектурно-строительных направлений в процессе использования интерактивных электронных образовательных ресурсов
  16. § 2.2. Технология совместной со студентами разработки интерактивных электронных образовательных ресурсов как составная часть опытно-экспериментальной работы
  17. Список использованной литературы