提出结合MOF新材料与人工智能、可区分数万种香气与气体的人工嗅觉系统路线图
有望应用于疾病诊断、环境监测、智慧农业及机器人化学物质识别等领域
模仿人类嗅觉原理、可区分数万种气味的下一代“电子鼻（Electronic Nose）”技术发展方向被提出。将金属有机框架（MOF）与人工智能（Artificial Intelligence）相结合，可应用于疾病诊断、环境监测到产业安全的智能人工嗅觉系统蓝图由此出炉。
大邱庆北科学技术院（DGIST）9日表示，Kwon Hyukjun电气电子计算机工程系教授研究团队发表了一篇综述论文，系统整理了利用MOF的电子鼻技术核心研究脉络及未来发展战略。
电子鼻是一种人工嗅觉系统，由多个传感器对气味分子作出反应后生成信号，再由人工智能进行学习与分析。该技术在食品质量管理、有害气体探测、环境污染监测、疾病诊断等多个领域具有较高应用潜力，但现有传感器在选择性、响应速度和工作环境等方面存在局限，因此商业化受到制约。
实现类似人类嗅觉原理的“组合编码”
研究团队将MOF视为突破这些限制的核心材料。MOF是由金属离子与有机物结合形成的多孔材料，能够通过微细孔隙高效吸附气味分子。由于其结构和化学特性可自由设计，被认为是可在常温下以低功耗灵敏感知多种气味的下一代传感器材料。
此次研究的核心在于，将人类嗅觉识别原理引入电子鼻设计。人类仅凭数百个级别的嗅觉受体，便能区分数万种气味。这得益于“组合编码（combinatorial coding）”方式，即一种气味会同时刺激多个受体，从而形成独特的反应模式。
研究团队提出了一种技术策略：排列具有不同特性的MOF传感器，并由人工智能分析这些信号模式，以实现上述原理。
结合人工智能，从疾病诊断到机器人均可应用
研究团队将基于MOF的电子鼻分为▲MOF ▲MOF复合体 ▲MOF衍生物等类别，并系统梳理了各自优势与应用可能性。团队尤其说明，若结合机器学习和深度学习，即使是复杂的气味信号，也能得到更准确的分类与解读。
Kwon Hyukjun大邱庆北科学技术院电气电子计算机工程系教授研究团队。（右起）Kwon Hyukjun教授、Lim Hyeongtae硕博连读生。大邱庆北科学技术院供图
View original imageKwon教授称：“MOF像人类嗅觉受体一样，能够被设计为对不同气味呈现不同反应，因而提供了事实上近乎无限的材料库。”他还表示：“这篇论文的意义在于，连接了材料开发与基于人工智能的气味识别研究，并提出了符合应用目标的智能电子鼻开发路线图。”
研究团队预计，未来基于MOF的电子鼻应用范围将进一步扩大，除可用于仅凭呼吸进行疾病诊断的医疗健康技术外，还可用于空气质量与产业安全监测、智慧农业，以及自动驾驶汽车和机器人的化学物质识别技术等领域。
此次研究由Lim Hyeongtae硕博连读生担任第一作者，Kwon教授担任通讯作者，研究成果已刊登于材料科学领域国际顶级学术期刊《Progress in Materials Science》（影响因子42.9，Journal Citation Reports前0.7%）。
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