高等經濟大學莫斯科電子科學與數學學院教授弗拉基米爾·庫拉金表示:
"氣體和氣味的傳感器有很多,但都只能識別一種特定氣味。例如,礦工有檢測甲烷的傳感器,一旦甲烷出現,傳感器就會清楚地記錄,並告知危險。但一識別氣體混合物,就會出問題,而往往危險的正是氣體混合物。"
俄羅斯科學家研究成果的創新之處在於,該裝置採用能夠快速學習的神經網絡人工智能技術,在半導體傳感器組成的固體氣味識別模型基礎上製成,有助於精確分析混合氣味。
電子鼻的雙層神經網絡能夠識別16種氣味,相應地,擁有16位輸出代碼。
如出現新氣味,其參數將被納入數據庫,並針對這種氣味建立新的神經網絡。
若數據庫發現兩種類似氣味,則優先選擇代碼更接近標準代碼的氣味。
這種裝置的使用範圍非常廣泛,可用於環境監測、保障人員設施不受恐怖威脅、人為災難提前預警,還可用於航空航天器機載裝置、檢測原料質量及技術過程中所產生氣味的技術裝置。